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Alzheimer: nova ferramenta consegue prever a doença com maior exatidão

A Universidade de Cambridge (Reino Unido) desenvolveu uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) capaz de prever, em quatro em cada cinco casos, se as pessoas com sinais precoces de demência poderão desenvolver a doença de Alzheimer.

22 Julho 2024
Forever Young

De acordo com um estudo publicado na revista científica ‘EClinicalMedicine’, este avanço pode revolucionar a forma como esta doença é diagnosticada e tratada, aponta a publicação espanhola ‘El Economista’.

De acordo com os cientistas britânicos, esta nova abordagem tem o potencial de reduzir a necessidade de testes de diagnóstico invasivos e dispendiosos, ao mesmo tempo que melhora os resultados precoces do tratamento: recorde-se que atualmente o diagnóstico precoce da demência é crucial pois é quando os tratamentos são mais eficazes. No entanto, para um diagnóstico precoce é requerido, em muitas ocasiões, testes invasivos, como a tomografia por emissão de pósitrons (PET) ou a punção lombar, que nem sempre estão disponíveis em todas as clínicas.

A doença de Alzheimer é a principal causa de demência, representando entre 60 e 80% dos casos. Detetar a doença nos seus estágios iniciais é essencial para maximizar a eficácia dos tratamentos disponíveis. No entanto, até um terço dos pacientes são diagnosticados incorretamente ou tarde demais, limitando a eficácia das intervenções.

A ferramenta de IA, desenvolvida por especialistas do Departamento de Psicologia da Universidade de Cambridge, prevê com mais precisão do que as ferramentas de diagnóstico atuais se e com que rapidez uma pessoa com problemas leves de memória e pensamento vai desenvolver Alzheimer. Para construir este modelo, foram utilizados dados de pacientes recolhidos de forma rotineira e não invasiva, como testes cognitivos e ressonância magnética estrutural, de mais de 400 pessoas de um grupo de investigação dos Estados Unidos.

O modelo foi testado com dados de mais 600 participantes americanos e dados longitudinais de 900 pessoas de clínicas de memória no Reino Unido e Singapura. Os resultados mostraram que o algoritmo poderia distinguir entre pessoas com comprometimento cognitivo leve estável e aquelas que progrediriam para a doença de Alzheimer ao longo de um período de três anos. O modelo identificou corretamente as pessoas que desenvolveram Alzheimer em 82% dos casos e as que não o desenvolveram em 81% dos casos.

O algoritmo demonstrou ser aproximadamente três vezes mais preciso do que o padrão atual de tratamento na previsão da progressão para a doença de Alzheimer: este é um dado significativo, pois o modelo pode reduzir significativamente os diagnósticos errados e permitir uma intervenção mais precoce e eficaz.

O modelo também permitiu aos investigadores classificar as pessoas com Alzheimer em três grupos com base na rapidez com que progrediam os seus sintomas: aqueles cujos sintomas permaneceriam estáveis, aqueles cujos sintomas progrediriam lentamente e aqueles cujos sintomas progrediriam rapidamente. Estas previsões foram validadas com dados de acompanhamento ao longo de seis anos, sugerindo que a ferramenta poderia ser muito útil num ambiente clínico do mundo real.

Os investigadores planeiam agora expandir o modelo para incluir outras formas de demência, como demência vascular e demência frontotemporal, e usar diferentes tipos de dados, como marcadores de exames de sangue.

“Criámos uma ferramenta que, apesar de usar apenas dados de testes cognitivos e exames de ressonância magnética, é muito mais sensível do que as abordagens atuais para prever se alguém progredirá de sintomas leves para Alzheimer — e, em caso afirmativo, se esse progresso será rápido ou lento”, afirma Zoe Kourtzi, professora do Departamento de Psicologia da Universidade de Cambridge, em comunicado.

“Isso tem o potencial de melhorar significativamente o bem-estar do paciente, mostrando-nos que pessoas precisam de cuidados mais próximos, ao mesmo tempo, em que remove a ansiedade para aqueles pacientes que prevemos que permanecerão estáveis. Num momento de intensa pressão sobre os recursos de saúde, isso também ajudará a remover a necessidade de testes diagnósticos invasivos e dispendiosos desnecessários”, sustenta a especialista.

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