April 15, 2015 - Pesquisadores do Centro de Tecnologia Biomédica (CTB) na Universidad Politécnica de Madrid (UPM) participaram de um projeto de pesquisa conjunta com Universidad Carlos III de Madrid e Universidade de Reading (Reino Unido), que revelou possíveis subtipos de pacientes com doença de Parkinson. Ao aplicar esta conclusão, os pesquisadores usaram técnicas de inteligência artificial para detecção de tremor em pacientes dos grupos descobertos. O objetivo é conseguir uma estimulação cerebral profunda orientada para a procura que inteligentemente alivia os sintomas da doença, o que contribuirá para aumentar a qualidade de vida dos pacientes.
A doença de Parkinson é uma desordem degenerativa do sistema nervoso central, cuja principal sintomatologia inclui tremor, bradicinesia e rigidez. A função motora e o equilíbrio que são cuidadosamente regulados por um conjunto de neurotransmissores nos circuitos dos gânglios basais. Quando um neurotransmissor não é libertado corretamente, a informação entre os núcleos é ineficiente e resulta em doenças do sistema motor. Este é o caso na doença de Parkinson, principalmente causada pela morte de neurónios secretores de dopamina. O trabalho do grupo de pesquisa Cognitiva e Neurociência Computacional da CTB-UPM está centrada no estudo do sintoma mais conhecido da doença de Parkinson, tremores.
Existem diversos tipos de tremores na doença de Parkinson, dependendo das circunstâncias em que aparece. O tremor de repouso (RT) é o sintoma mais comum. RT é um movimento rítmico que aparece quando o paciente está em repouso e geralmente desaparece quando o paciente inicia um movimento. Este sintoma impede os pacientes de realizar tarefas da vida diária.
Diversos estudos sugerem que a doença de Parkinson, na verdade, tem diferentes subtipos, uma vez que nem todos os pacientes têm a mesma sintomatologia ou respondem da mesma maneira ao tratamento.
O tratamento da doença de Parkinson é uma tarefa complexa hoje. A primeira opção é medicação oral que consiste de levodopa (a principal precursor da dopamina). As suas datas de uso para os meados da década de 1960 e ainda é o tratamento mais comumente prescrito. Terapia com levodopa alivia o principal sintomatologia da doença de Parkinson, mas que não se adapta bem à doença. Depois de alguns anos usando este tratamento, normalmente cerca de cinco anos, os pacientes começam a experimentar flutuações motoras.
Este efeito é conhecido como o fenômeno ON-OFF, alternar períodos em que as drogas funcionam (ON) e param de trabalhar (OFF). Períodos OFF aumentam à medida que este tratamento continua. Por isso, a medicação oral é cada vez mais inadequada.
Devido a estas complicações, alguns pacientes necessitam de cirurgia, a fim de ser tratados com estimulação cerebral profunda. Esta terapia consiste na implantação de eléctrodos que aplicam uma estimulação eléctrica alvo na estrutura do cérebro afetado, o que geralmente é o núcleo subtalâmico na doença de Parkinson. Este inibe a atividade de estimulação anormal dos neurónios, que tendem para uma sincronização excessiva, e impõe um desempenho adequado.
Embora neuroestimuladores sejam conhecidos como "pacemakers cerebrais", eles não funcionam da mesma forma. Pacemakers são capazes de detectar episódios atípicos de sinais cardíacos e ajustar a estimulação de acordo com as necessidades dos pacientes, em cada momento, enquanto os neuroestimuladores, uma vez implantados, estimulam continuamente o cérebro. Isto significa que a bateria do dispositivo tem de ser substituído a cada três a quatro anos, com a necessidade de cirurgia adicional.
A pesquisa encontra resultados que, com um alto grau de precisão, dão provas de dois subtipos de pacientes, ou mais especificamente tremor de tipo 1, de acordo com a Consensus Statement of the Movement Disorder Society em Tremor
Estes resultados podem levar ao desenvolvimento de tratamentos diferentes para os diferentes tipos de pacientes envolvidos.
Com base nestes resultados, o estudo propõe um sistema de detecção de tremor em tempo real baseado em redes neurais artificiais. Os pesquisadores sugerem que uma ferramenta que pode aprender características diferentes do cérebro sinaliza quando o paciente sofre um tremor. Através do treinamento, o dispositivo seria capaz de tomar uma decisão sobre tremores. Quando a procura por sistema de estimulação for considerado como sendo 100 por cento fiável, ele será incorporado no neuroestimulador.
Um dispositivo de estimulação orientada para a procura seria capaz de detectar quando o paciente está tremendo, e só então fornecer estimulação cerebral. Tudo isso tem um duplo benefício: Em primeiro lugar, as estruturas cerebrais serão capazes de funcionar corretamente quando os pacientes não apresentam sintomas, em vez de ser estimulada em todos os momentos. Em segundo lugar, as baterias seriam mais eficientes, estendendo a vida útil do dispositivo e, consequentemente, estendendo o período antes da cirurgia para substituição da bateria.
Os pesquisadores esperam fornecer dispositivos médicos implantáveis com inteligência artificial refinada. Estes dispositivos podem aprender a patologia do paciente e tem a capacidade de tomar decisões com vistas a melhorar o tratamento e a vida diária do paciente. (original em inglês, tradução Google, revisão Hugo) Fonte: MedicalXpress.
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