A doença de Parkinson é de difícil diagnóstico, uma vez que o mesmo depende principalmente do aparecimento de sintomas motores, como tremores, rigidez e lentidão, que em geral aparecem vários depois do início da doença. Ela é a doença neurológica que mais cresce no mundo, sendo também o segundo distúrbio neurológico mais comum, ficando atrás apenas do Alzheimer.

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de detectar o Parkinson a partir de sua respiração noturna. O dispositivo em questão possui semelhança com um roteador Wi-Fi e usa uma rede neural que permite discernir a presença e gravidade da doença. A rede é composta por uma série de algoritmos conectados que imitam o funcionamento do cérebro humano, capazes de avaliar se algum indivíduo tem Parkinson por meio da sua respiração noturna (dos padrões respiratórios que ocorrem durante o sono).

A relação entre a respiração e a doença já havia sido feita no século 19 quando foi observada em 1817 no trabalho do Dr. James Parkinson, o médico que descobriu a doença. “Isso nos motivou a considerar o potencial de detectar a doença a partir da respiração sem olhar para os movimentos", explicou Dina Katabi, uma das autoras do estudo e professora do MIT, em comunicado. “Alguns estudos médicos mostraram que os sintomas respiratórios se manifestam anos antes dos sintomas motores, o que significa que os atributos respiratórios podem ser promissores para avaliação de risco antes do diagnóstico de Parkinson”, completou.

A avaliação da inteligência artificial do Parkinson pode ser feita todas as noites em casa enquanto a pessoa dorme, sem haver a necessidade de tocar em seu corpo ou de algum esforço por parte do paciente ou cuidador. Isso porque o dispositivo desenvolvido pelos pesquisadores emite sinais de rádio, analisa seus reflexos no ambiente ao redor e extrai os padrões respiratórios do indivíduo sem qualquer interferência corporal. O sinal da respiração é enviado à rede neural para avaliar o Parkinson de maneira passiva. O algoritmo foi testado em 7.687 indivíduos, incluindo 757 pacientes com Parkinson.

Antes disso, os pesquisadores investigaram o potencial de detecção de Parkinson usando líquido cefalorraquidiano e neuroimagem, mas esses métodos são invasivos, caros e necessitam de acesso a centros médicos especializados, condições consideradas inadequadas para testes frequentes que poderiam fornecer diagnóstico precoce e rastreamento contínuo de progressão da doença.

O estudo com a inteligência artificial tem implicações importantes no que diz respeito ao desenvolvimento de medicamentos e cuidados clínicos de Parkinson, uma vez que os resultados podem permitir ensaios clínicos com duração menor e com menos participantes, o que acelera o desenvolvimento de novas terapias. Um outro ponto de destaque é o atendimento clínico, isso porque a abordagem pode ajudar na avaliação de pacientes em comunidades carentes, de áreas rurais e aqueles com mobilidade limitada ou deficiência cognitiva.

Texto por Dalcio Neto | Ipedss Science

Fontes:

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