Um grupo de pesquisa com MIT, Harvard e Massachusetts General Hospital desenvolveu um software de IA capaz de segmentar automaticamente oito feixes distintos de fibras brancas no tronco encef\u00e1lico em imagens de RM difus\u00e3o. A ferramenta, denominada BrainStem Bundle Tool (BSBT), promete mapear mudan\u00e7as estruturais associadas a trauma e neurodegenera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
O estudo, aberto e publicado em 6 de fevereiro na Proceedings of the National Academy of Sciences, mostra que o BSBT pode identificar padr\u00f5es de altera\u00e7\u00f5es em pacientes com doen\u00e7a de Parkinson, esclerose m\u00faltipla e trauma cranioencef\u00e1lico, al\u00e9m de oferecer insights sobre o Alzheimer. Em um caso, o BSBT acompanhou a recupera\u00e7\u00e3o de um comatoso durante sete meses.<\/p>\n
Segundo Mark Olchanyi, estudante de p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o do MIT e l\u00edder do estudo, o tronco encef\u00e1lico \u00e9 dif\u00edcil de imagear, o que dificultava entender sua organiza\u00e7\u00e3o em humanos. O professor Emery N. Brown, coautor, destaca que o tronco regula fun\u00e7\u00f5es vitais como respira\u00e7\u00e3o, batimento card\u00edaco e sono, tornando o mapeamento mais detalhado crucial para a medicina.<\/p>\n
O BSBT funciona ao tra\u00e7ar caminhos das fibras que entram no tronco a partir de regi\u00f5es superiores, gerando um mapa probabil\u00edstico. Em seguida, uma rede neural convolucional combina esse mapa com v\u00e1rias informa\u00e7\u00f5es de imagem para distinguir oito conjuntos de feixes.<\/p>\n
Para treinar a IA, a equipe utilizou 30 exames de RM de volunt\u00e1rios do Human Connectome Project, com as fibras manualmente anotadas. A valida\u00e7\u00e3o ocorreu com disseca\u00e7\u00f5es de c\u00e9rebros post-mortem e com imagens de ultra-alta resolu\u00e7\u00e3o, confirmando a capacidade de identificar os oito feixes.<\/p>\n
Em testes de consist\u00eancia, o BSBT localizou as mesmas fibras em 40 volunt\u00e1rios em dois exames realizados com dois meses de intervalo, demonstrando robustez. A ferramenta tamb\u00e9m foi avaliada em diferentes conjuntos de dados, com avalia\u00e7\u00e3o de como cada componente da rede contribui para a detec\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Os resultados indicam que o BSBT pode atuar como complemento dos m\u00e9todos de imagem atuais, oferecendo avalia\u00e7\u00e3o fina da estrutura da mat\u00e9ria branca do tronco e, em alguns casos, informa\u00e7\u00f5es longitudinais sobre evolu\u00e7\u00e3o de doen\u00e7a ou les\u00e3o. O estudo tamb\u00e9m apresenta um caso de TBI em jovem de 29 anos, em coma, com sinais de deslocamento das bundles e posterior redu\u00e7\u00e3o de volume durante o coma, acompanhada de recupera\u00e7\u00e3oProgressiva.<\/p>\n
Os autores ressaltam o potencial progn\u00f3stico do BSBT ao identificar feixes preservados que podem facilitar a recupera\u00e7\u00e3o de pacientes em coma. Al\u00e9m de Olchanyi, assinam Juan Eugenio Iglesias, Brian Edlow e outros coautores, com apoio financeiro de institui\u00e7\u00f5es como NIH, DoD e funda\u00e7\u00f5es dedicadas \u00e0 neurologia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"