Esquizofrenia, Alzheimer, Parkinson, Transtorno do Espectro Autista (TEA), e Transtorno do Déficit de Atenção com Hiperatividade (TDAH). O que há em comum entre essas doenças e transtornos? As conexões cerebrais. Os estudos utilizando técnicas de Redes Complexas e Aprendizado de Máquina avançam cada vez mais na direção de diagnósticos mais precisos e tratamentos.
No Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI) os trabalhos nessa área são coordenados pesquisador principal Francisco Rodrigues, professor do ICMC/USP São Carlos.
Desde 2011, um grupo se dedica ao tema, tendo iniciado as pesquisas com análise de pacientes com esquizofrenia, como mostra essa reportagem.
“ Por volta de 2011, um dos meus alunos de mestrado, que trabalhava com ciência de dados, ele começou a analisar dados de pacientes que tinham esquizofrenia. Nós analisamos um caso particular de esquizofrenia que ocorria em crianças e jovens, principalmente, e então, descobrimos que era possível fazer a classificação dos pacientes usando redes complexas e aprendizado de máquina. Coletamos dados do cérebro, de ressonância magnética, e modelamos as conexões como uma rede. Nós notamos que havia uma diferença entre pessoas que tinham esquizofrenia e pessoas que não tinham, de modo que conseguimos identificar essas diferenças na estrutura do cérebro dos pacientes. ”, explica Francisco.
A partir daí as colaborações com várias universidades, centros de saúde do país e instituições internacionais foram ocorrendo.
Francisco Rodrigues participou de um artigo recentemente publicado na revista Scientific Reports. O trabalho, que propõe uma metodologia quantitativa para diagnóstico do TEA, se baseou em dados de imagens cerebrais de 500 pessoas, sendo 242 pertencentes no espectro.
Os pesquisadores abasteceram um algoritmo com esses “mapas” obtidos de dados coletados por imagens de exames de ressonância magnética ou eletroencefalograma. “A partir dos exemplos aprendidos, o sistema pôde determinar quais alterações cerebrais estavam associadas com o espectro. A acurácia dos testes foi superior a 95%”, informa Francisco.
“Muitos trabalhos propõem métodos para o diagnóstico de TEA com base em aprendizado de máquina. No entanto, não levam em consideração a organização da rede cerebral, que é o diferencial deste estudo. O mapa do cérebro, também chamado de rede cortical, mostra como as regiões do órgão estão conectadas. Assim como uma rodovia com interrupções altera o tráfego em uma região, o cérebro com alterações leva a mudanças no comportamento”.
Este estudo se destaca pela interdisciplinaridade. O grupo é composto por físicos, estatísticos, médicos e neurocientistas de diferentes centros no Brasil e Alemanha.
Números e desafios do diagnóstico
O TEA é uma condição do neurodesenvolvimento, cujos sintomas associados variam consideravelmente. A incidência, segundo o último relatório do Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos Estados Unidos, é de um caso a cada 36 pessoas. “ Na Coreia e na Inglaterra já se investigou que este o índice de incidência pode chegar a 10%, um a cada dez, e talvez aumente cada vez mais”, observa Francisco. “O que acontece é que a gente percebe que não aumentou tanto os casos, o aumento é principalmente devido à uma melhora no diagnóstico”.
Ainda assim, detectar o TEA é um grande desafio pelo alto grau de complexidade. “Hoje em dia, se você quiser saber se você tem diabetes, basta você ir a um médico e fazer um exame de sangue. No entanto, na maioria dos transtornos mentais, nós não temos uma maneira de fazer isso. Então, e aí que entram as nossas pesquisas sobre o diagnóstico de autismo e do déficit de atenção. No caso do autismo, temos três níveis de suporte, denominados níveis 1, 2 e 3, sendo que o nível 3, é o que precisa de muito suporte. Nesse nível, a crianças geralmente não se comunicam; o nível 2; se comunicam, mas um pouco menos do que uma pessoa que seja nível 1. E o nível 1, seria o caso leve. O caso leve é o mais difícil de diagnosticar porque pode-se confundir o TEA com outros tipos de transtornos, como ADAH ou TOC”.
Conversamos com Francisco Rodrigues sobre o trabalho em andamento e como ele analisa esses avanços da matemática para auxiliar no entendimento, detecção e soluções para tratamento do TEA e doenças que afetam a atividade cerebral.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em três áreas básicas: Ciência de Dados, Mecânica de Fluidos Computacional e Otimização e Pesquisa Operacional.
Além do ICMC-USP, CCET-UFSCar / IMECC-UNICAMP / IBILCE-UNESP / FCT-UNESP / IAE e IME-USP compõem o CeMEAI como instituições associadas.
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