Inteligência artificial identifica lesões cerebrais invisíveis em pacientes com epilepsia

Uma equipe internacional de pesquisadores desenvolveu uma ferramenta de inteligência artificial (IA) chamada MELD Graph, que identifica lesões cerebrais associadas à displasia cortical focal, uma condição que causa epilepsia refratária a medicamentos e é difícil de diagnosticar. Os resultados foram publicados na revista JAMA Neurology. A displasia cortical focal é uma malformação cerebral que resulta em lesões sutis, tornando o tratamento desafiador, já que muitos pacientes não respondem a anticonvulsivos e a cirurgia se torna a única alternativa viável.

Utilizando técnicas de aprendizado de máquina, a MELD Graph analisou dados de ressonância magnética de 1.185 participantes, incluindo 703 com displasia cortical focal e 482 controles. A ferramenta conseguiu detectar 64% das anormalidades que não foram identificadas por radiologistas, com a expectativa de beneficiar mais de 4 milhões de pessoas globalmente que sofrem dessa condição. O desenvolvimento da ferramenta foi realizado por pesquisadores do King’s College London e do University College London, com dados de ressonância magnética fornecidos por 23 centros de pesquisa em epilepsia.

O projeto faz parte do Consórcio Enigma, que reúne cientistas de diversas áreas para estudar doenças neurodegenerativas. Clarissa Yasuda, professora da Universidade Estadual de Campinas (FCM-Unicamp), destacou que a nova ferramenta pode acelerar o tratamento e melhorar a qualidade de vida dos pacientes, que frequentemente enfrentam até 50 crises epilépticas por dia. Luca Palma, do Bambino Gesù Children’s Hospital, relatou que a MELD Graph identificou uma lesão em um menino de 12 anos que não havia sido detectada anteriormente, ressaltando a importância da ferramenta no planejamento cirúrgico.

Além de oferecer benefícios diretos aos pacientes, a MELD Graph também promete ampliar o entendimento sobre a displasia cortical focal. Fernando Cendes, professor da FCM-Unicamp, afirmou que a análise de imagens de alta qualidade permitirá identificar padrões que antes eram invisíveis, contribuindo para a pesquisa sobre a origem dessa malformação cerebral.