Uma tecnologia que desenvolveu modelos estatísticos espaciais Bayesianos para analisar respostas musculares geradas por estimulação magnética transcraniana (TMS) no córtex motor primário (M1), gerada no Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP) em conjunto com a Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), em São Carlos, pelo ex-aluno de doutorado, Osafu Augustine Egbon e orientada pelo Prof. do ICMC, Francisco Louzada Neto, foi Menção Honrosa na 13ª edição do Prêmio Tese Destaque USP, na área de Ciências Exatas e da Terra.
A premiação reconhece teses de diferentes áreas do conhecimento e também as relacionadas aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU, defendidas entre 01/01/2023 e 31/12/2023, com um prêmio principal e até duas menções honrosas. O evento ocorreu na terça-feira, 26 de novembro, na Sala do Conselho Universitário, no prédio da Reitoria, em São Paulo. Para a premiação, são considerados a originalidade do trabalho, sua relevância para o desenvolvimento científico, tecnológico, cultural, social e de inovação e o valor agregado ao sistema educacional. O Prof. Louzada, que é Coordenador de Transferência Tecnológica do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), e o Coordenador do PIPGEs, Prof. Adriano Kamimura Suzuki, estiveram presentes na cerimônia de entrega da premiação.
O trabalho premiado oferece esperança para tratamentos não invasivos de pacientes que sofrem de perda de movimento ou limitações musculares causadas por danos cerebrais. “Foram revisados modelos existentes para dados espaciais, com a criação de uma interface em um programa open-source, o R, para a modelagem de dados de neurociência. Também foi desenvolvido um novo modelo não paramétrico para integrar os dados geoestatísticos de respostas musculares, obtidas por meio de Eletromiografia (EMG), geradas via estimulação magnética transcraniana”, explicou o orientador.
Ainda segundo Louzada, a contribuição do estudo poderia evoluir para um novo protocolo de tratamento automatizado de dispositivo eletrônico que poderá ser expandido para várias outras áreas que envolvam estudos relacionados com a neuroplasticidade e tratamento de estímulo cerebral. “O conhecimento gerado nessa tese, sugere a estimulação em uma determinada região do cérebro, buscando o que, por convenção, se denomina hotspot. Em uma comparação simples, se ocorrer um estímulo no tempo e localização relacionados a um músculo, no local correto (espaço) você faz com que aquele músculo receba estímulo via indução cerebral, onde funciona como se fosse um marcapasso, porém, na estrutura cerebral”, disse.
O modelo está em fase experimental, podendo auxiliar profissionais da área médica a melhorar as condições de vida do paciente e cirurgias neurológicas. Louzada utiliza o exemplo de uma pessoa que sofreu um Acidente Vascular Cerebral (AVC) e estaria enfraquecida (ou até paralisação) de um membro. “Com sessões de estímulos no cérebro, como tratamento, poderíamos crias novas conexões neuronais para identificar regiões associadas a grupos de músculos desse membro. Neste caso, o médico colocaria o estímulo magnético transcraniano com a quantidade de repetições e a localização adequada. E o estímulo mudaria a disposição muscular do paciente. É uma tecnologia muito semelhante ao marcapasso em coração de um paciente que não bate direito, porém via ondas magnéticas. Onde induzir o estímulo com o dispositivo? Na região que responde adequadamente ao comando cerebral para o músculo (ou conjunto de músculos) em estudo, tendo como resposta, mais próximas do comportamento reestabelecido”, detalhou.
“Com ferramentas estatísticas, o modelo indicará modelagens relacionadas a quantificação de frequência e localização cerebral do estímulo que será necessário, ou seja, qual o hotspot. É papel da estatística também, descobrir qual o intervalo e quais ondas estavam em distonia e não estão mais. Foram desenvolvidos muitos testes para descobrir esses parâmetros”, acrescentou.
Louzada também falou sobre o reconhecimento feito pelo Prêmio Tese Destaque USP. “A Menção Honrosa recebida dá visibilidade a esse trabalho que poderá contribuir com soluções inteligentes não invasivas via estímulo magnético ou elétrico transcraniano para várias doenças, como Parkinson ou Alzheimer. Os resultados comprovam que o córtex motor primário é uma região vital para a ativação muscular e que a excitabilidade diminui com pulsos repetidos de TMS (e não são necessários vários estímulos consecutivos), e futuros estudos poderão observar a neuroplasticidade após várias sessões de estimulações, podendo melhorar o tratamento de pacientes”, finalizou.
O trabalho contou com a colaboração dos Professores Christian Heumann (LMU-Alemanha) e Diego Nascimento (UDA-Chile), sendo que os dados foram fornecidos pelos pesquisadores Dr. Dylan Edwards, diretor do Moss Rehabilitation Research Institute (EUA), e Dr. Onno van der Groen, da School of Medical and Health Sciences, Edith Cowan University (Australia).
As áreas de conhecimento do Prêmio Tese Destaque USP nesse ano foram: Ciências Agrárias; Ciências Biológicas; Ciências Exatas e da Terra; Ciências da Saúde; Engenharias; Ciências Humanas; Letras, Linguísticas e Artes; Interdisciplinar; Ciências Sociais Aplicadas; Sustentabilidade Ambiental; Sustentabilidade Econômica e Economia Circular; e Inclusão Social e Cultural e Redução de Desigualdades.
“Esse é um momento muito importante para nossa Universidade, pois no ano de 2023 nós atingimos o número de 175 mil titulações de mestres e doutores na USP e, através desse reconhecimento, podemos, de alguma maneira, destacar e retribuir o trabalho feito por nossos pós-graduandos”, afirmou o pró-reitor de Pós-Graduação, Rodrigo Calado.
Raquel Vieira, com informações do Jornal da USP
