Mayo e Google Research desenvolvem um algoritmo de IA para aprimorar dispositivos de estimulação cerebral voltados para o tratamento de doenças

ROCHESTER, Minnesota – Para milhões de pessoas com epilepsia e distúrbios de movimento como a doença de Parkinson, a estimulação elétrica do cérebro está expandindo as possibilidades de tratamento. No futuro, a estimulação elétrica pode ajudar as pessoas com doenças psiquiátricas e lesões cerebrais diretas, como AVCs. Os cientistas da Mayo Clinic e do Google Research desenvolveram um novo algoritmo de inteligência artificial (IA) para ajudar a entender quais regiões do cérebro interagem diretamente, o que pode ajudar a orientar a colocação de eletrodos nos dispositivos de estimulação voltados para o tratamento de doenças relacionadas às redes cerebrais. Este algoritmo pode ajudar a tratar os pacientes com epilepsia, distúrbios de movimento como a doença de Parkinson e doenças psiquiátricas como o transtorno obsessivo compulsivo e a depressão.

O estudo sobre como as redes cerebrais interagem umas com as outras é uma tarefa complexa. As redes cerebrais podem ser exploradas por meio do fornecimento de breves pulsos de corrente elétrica em uma área do cérebro de um paciente enquanto as respostas de tensão em outras áreas são medidas. Em princípio, deveria ser possível inferir a estrutura das redes cerebrais a partir desses dados. Entretanto, com os dados do mundo real, o problema é de difícil resolução porque os sinais registrados são complexos e uma quantidade limitada de medições pode ser feita.

Para tornar o problema gerenciável, os pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveram um conjunto de paradigmas ou pontos de vista que simplificam as comparações entre os efeitos da estimulação elétrica no cérebro. Como uma técnica matemática para caracterizar como os conjuntos de entradas convergem em regiões do cérebro humano não existia na literatura científica, a equipe da Mayo trabalhou em colaboração com um especialista internacional em algoritmos de IA para desenvolver um novo tipo de algoritmo chamado “identificação de curva do perfil base”.

Em um estudo publicado na PLOS Computational Biology, um paciente com um tumor cerebral foi submetido à implantação de uma matriz de eletrodos eletrocorticográficos para localizar as convulsões e mapear a função cerebral antes da remoção de um tumor. Cada interação entre os eletrodos resultou em centenas a milhares de pontos de tempo a serem estudados usando o novo algoritmo.

“As nossas descobertas demonstram que este novo tipo de algoritmo pode nos ajudar a entender quais regiões do cérebro interagem diretamente, o que pode ajudar a orientar a colocação de eletrodos para estimular os dispositivos de estimulação voltados para o tratamento de doenças relacionadas às redes”, afirma Kai Miller, médico, Ph.D., neurocirurgião da Mayo Clinic e primeiro autor do estudo. “Com a surgimento de novas tecnologias, esse tipo de algoritmo pode nos ajudar a aprimorar o tratamento de pacientes com epilepsia, distúrbios de movimento, como a doença de Parkinson, e doenças psiquiátricas, como o transtorno obsessivo compulsivo e a depressão”.

“Os dados neurológicos talvez sejam os mais desafiadores e empolgantes a ser modelados pelos pesquisadores de IA no momento”, afirma o Dr. Klaus-Robert Mueller (Ph.D.), coautor e membro do Google Research Brain Team. O Dr. Mueller é codiretor do Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data e diretor do grupo de aprendizado de máquina – ambos sediados na Technical University of Berlin.

No estudo, os autores oferecem um pacote de códigos que pode ser baixado para que outras pessoas possam explorar a técnica. “Compartilhar o código desenvolvido é uma parte essencial de nossos esforços para ajudar a reprodutibilidade da pesquisa”, afirma a Dra. Dora Hermes (Ph.D.), engenheira biomédica e autora sênior.

Esta pesquisa foi apoiada pelo National Institutes of Health's National Center for Advancing Translational Science Clinical and Translational Science Award, National Institute of Mental Health Collaborative Research in Computational Neuroscience e Federal Ministry of Education and Research.

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