As pontuações de apatia na doença de Parkinson estão relacionadas aos componentes do EEG em uma tarefa motora incentivada

09 February 2024 - Apathy scores in Parkinson’s disease relate to EEG components in an incentivized motor task.

Ondas cerebrais podem ajudar a identificar declínio cognitivo na doença de Parkinson

3 de julho de 2023 - A técnica pode ser uma ferramenta para identificar biomarcadores para os sintomas cognitivos do Parkinson

Um novo estudo publicado na revista científica “Journal of Neurology, Neurosurgery & Psychiatry” indica que a análise das ondas cerebrais por meio do eletroencefalograma (EEG) pode ser uma ferramenta eficaz no diagnóstico precoce de alterações cognitivas associadas ao Parkinson. A pesquisa, realizada em 100 pacientes com Parkinson e 49 voluntários saudáveis, revelou que a disfunção cognitiva relacionada à doença está associada a mudanças nas ondas cerebrais nas faixas delta e teta, na região frontomedial.

A descoberta é considerada um avanço significativo na identificação de alterações cognitivas precoces no Parkinson e pode ter implicações importantes no tratamento da doença. O neurocirurgião especializado no tratamento de Parkinson por meio da terapia de Estimulação Cerebral Profunda, conhecida como marca-passo cerebral, Dr. Bruno Burjaili, destaca a importância dessa relação entre a cognição e as ondas cerebrais.

“A avaliação da cognição é um dos elementos mais importantes para a cirurgia de marca-passo cerebral, o DBS (deep brain stimulation). Pacientes com um grau avançado de comprometimento cognitivo não são candidatos adequados para o procedimento. Portanto, um novo método de detecção de alterações cognitivas pode ter um impacto significativo no protocolo de avaliação pré-operatória, aumentando a segurança e a probabilidade de sucesso, o que resultará em uma melhor qualidade de vida para os pacientes”, afirma o Dr. Burjaili.

Atualmente, o diagnóstico da doença de Parkinson é realizado principalmente por meio da avaliação clínica, levando em consideração o histórico e os sintomas apresentados pelo paciente. Ainda não existem biomarcadores amplamente utilizados na prática clínica para auxiliar no diagnóstico. No entanto, a descoberta da relação entre as alterações cognitivas e as ondas cerebrais traz entusiasmo para a abordagem desses problemas no futuro.

Embora seja necessário realizar mais pesquisas e estudos para validar e aprimorar o uso do EEG como uma ferramenta de diagnóstico para a função cognitiva no Parkinson, a descoberta representa um avanço promissor. A identificação precoce de alterações cognitivas pode permitir intervenções terapêuticas mais precoces e personalizadas, melhorando o cuidado e a qualidade de vida dos pacientes afetados pela doença de Parkinson. Fonte: Jornaldosudoeste.

Sono Profundo e Alfa Sinucleína; A ligação da depressão com o Alzheimer; Treinamento de EEG, EMG (eletromiografia)

January 4, 2022 - Deep Sleep and Alpha Synuclein; Depression's Link to Alzheimer's; EEG, EMG (electromyography) Training.

Declínio cognitivo na doença de Parkinson está associado à redução da complexidade do EEG no início do estudo

27 November 2020 - Cognitive decline in parkinson’s disease is associated with reduced complexity of EEG at baseline.

EEG do estado de repouso como biomarcador da doença de Parkinson: influência das condições de medição

May 10, 2020 - Resumo
A gravação eletroencefalográfica (EEG) em estado de repouso pode fornecer meios econômicos para ajudar na detecção de distúrbios neurológicos, como a doença de Parkinson (DP). Examinamos quantos eletrodos são necessários para a classificação da DP com base no EEG, quais locais dos eletrodos fornecem mais valor para a classificação e se os dados registrados nos olhos abertos ou fechados produzem resultados comparáveis. Utilizamos um classificador validado cruzado aninhado, que incluía um algoritmo de pesquisa baseado em orçamento para selecionar os eletrodos ideais para classificação. Ao iterar sobre orçamentos variáveis, mostramos que, com o registro aberto dos olhos, apenas 10 eletrodos, localizados nas áreas motora e occipital, permitem uma classificação relativamente precisa (AUC = 0,82) entre pacientes com DP (N = 20) e participantes saudáveis ​​de acordo com a idade (N = 20). A precisão da classificação aumentou apenas ligeiramente quando todos os 64 eletrodos foram incluídos (AUC = 0,85). Com os dados olhos gravados fechados, a classificação não foi estatisticamente significativamente acima do acaso, mesmo com um conjunto completo de 64 eletrodos (AUC = 0,55). Esses resultados mostram que a classificação baseada em pequeno número de eletrodos de EEG é uma ferramenta promissora para classificar a DP, mas as condições de medição e a localização dos eletrodos podem ter um efeito significativo no desempenho do classificador. (segue…) Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: bioRxiv.

This article is a preprint and has not been certified by peer review.