Pesquisadores Criam Modelo de Previsão de Idade Cerebral Baseado em IA

Pesquisadores da Sociedade Radiológica da América do Norte desenvolveram um modelo de previsão de idade cerebral baseado em inteligência artificial (IA) que pode quantificar desvios de uma trajetória de envelhecimento cerebral saudável em pacientes com comprometimento cognitivo leve.

O estudo foi publicado em junho no Radiologia: Inteligência Artificial.

Deteção Precoce de Comprometimento Cognitivo

De acordo com os pesquisadores, o modelo pode ser usado para ajudar na detecção precoce de comprometimento cognitivo.

Indivíduos que sofrem de comprometimento cognitivo leve amnésico (aMCI), uma fase de transição do envelhecimento normal para a doença de Alzheimer, têm déficits de memória mais graves do que o normal para sua idade e educação. No entanto, não é grave o suficiente para afetar sua função diária.

O estudo envolveu Ni Shu, Ph.D., do Laboratório Estadual-Chave de Neurociência Cognitiva e Aprendizado, Universidade Normal de Beijing, em Beijing, China, junto com outros colegas.

A equipe utilizou uma abordagem de aprendizado de máquina para treinar um modelo de previsão de idade cerebral, que foi baseado em imagens de ressonância magnética ponderadas em T1 de 974 adultos saudáveis entre as idades de 49,3 e 95,4 anos.

O modelo treinado foi então aplicado para estimar a diferença de idade prevista de pacientes com aMCI em conjuntos de dados da Iniciativa de Rejuvenescimento do Cérebro de Beijing, que incluíam 616 controles saudáveis e 80 pacientes com aMCI, e da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer, que incluíam 589 controles saudáveis e 144 pacientes com aMCI.

Além disso, a equipe também examinou as associações entre a diferença de idade prevista e comprometimento cognitivo, fatores de risco genéticos, biomarcadores patológicos da doença de Alzheimer e progressão clínica em pacientes com aMCI.

Resultados do Estudo

Os resultados do estudo demonstraram que os pacientes com aMCI tiveram trajetórias de envelhecimento cerebral distintas da trajetória de envelhecimento normal típica. Os modelos de previsão de idade cerebral propostos seriam capazes de quantificar desvios individuais dessa trajetória normal.

A equipe também encontrou que a diferença de idade prevista estava fortemente ligada ao comprometimento cognitivo individual de pacientes com aMCI em domínios como memória, atenção e função executiva.

“O modelo preditivo que geramos foi altamente preciso ao estimar a idade cronológica em participantes saudáveis com base apenas na aparência de exames de ressonância magnética”, afirmou o artigo. “Em contraste, para aMCI, o modelo estimou a idade cerebral em mais de 2,7 anos mais velha em média do que a idade cronológica do paciente.”

O modelo também mostrou que os pacientes com aMCI progressivo sofrem de mais desvios da trajetória de envelhecimento normal típica do que os pacientes com aMCI estável. Com o uso de ferramentas como a pontuação de diferença de idade prevista e biomarcadores para a doença de Alzheimer, as progressões da aMCI podem ser previstas melhor.

Ao combinar a diferença de idade prevista com outros biomarcadores para a doença de Alzheimer, o melhor desempenho para diferenciar com precisão entre aMCI progressivo e aMCI estável pode ser alcançado.

“Este trabalho indica que a diferença de idade prevista tem o potencial de ser um biomarcador robusto, confiável e computadorizado para o diagnóstico precoce de comprometimento cognitivo e monitoramento da resposta ao tratamento”, disseram os autores.