Notícia

Modelo de aprendizado de máquina identifica comprometimento cognitivo leve em varreduras de retina

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Fonte

Universidade Duke

Data

terça-feira, 11 julho 2023 12:55

Áreas

Bioengenharia. Biologia. Computação. Envelhecimento. Física Médica. Imagens e Diagnóstico. Inteligência Artificial. Medicina. Neurociências. Oftalmologia. Psiquiatria. Saúde Mental. Saúde Pública.

Um modelo de aprendizado de máquina desenvolvido por pesquisadores da Duke Health, nos Estados Unidos, pode diferenciar a cognição normal do comprometimento cognitivo leve usando imagens da retina do olho.

O modelo – que usa uma rede neural convolucional – analisa imagens da retina e dados associados e reconhece características específicas para identificar indivíduos com comprometimento cognitivo leve. Publicado na revista científica Ophthalmology Science, o modelo demonstrou o potencial de um método não invasivo e barato de identificar os primeiros sinais de comprometimento cognitivo que podem progredir para a doença de Alzheimer.

“Este é um trabalho particularmente empolgante porque não conseguimos diferenciar o comprometimento cognitivo leve da cognição normal em modelos anteriores”, disse a Dra. Sharon Fekrat, autora sênior do estudo e professora do Departamento de Oftalmologia, do Departamento de Neurologia e do Departamento de Cirurgia da Universidade Duke. “Este trabalho nos traz um passo mais perto de detectar o comprometimento cognitivo mais precocemente, antes que progrida para a demência de Alzheimer”.

A professora Sharon Fekrat e seus colegas desenvolveram anteriormente um modelo que usava varreduras de retina e outros dados para identificar com sucesso pacientes com diagnóstico conhecido de Alzheimer. As varreduras – baseadas em tomografia de coerência óptica (OCT) e angiografia OCT (OCTA) – detectaram alterações estruturais na retina neurossensorial e sua microvasculatura entre pacientes com Alzheimer.

O estudo atual expandiu esse trabalho, usando técnicas de aprendizado de máquina para detectar comprometimento cognitivo leve, que geralmente é um precursor da doença de Alzheimer. O novo modelo identifica características específicas nas imagens OCT e OCTA que sinalizam a presença de comprometimento cognitivo, juntamente com dados do paciente, como idade, sexo, acuidade visual, anos de escolaridade e dados quantitativos das próprias imagens.

Os pesquisadores relataram que o modelo analisou fotos e imagens da retina junto com dados quantitativos para diferenciar pessoas com cognição normal daquelas com diagnóstico de comprometimento cognitivo leve com sensibilidade de 79% e especificidade de 83%.

“Este é o primeiro estudo a usar imagens OCT e OCTA da retina para distinguir pessoas com comprometimento cognitivo leve de indivíduos com cognição normal”, disse o Dr. Clayton Ellis Wisely, um dos primeiros autores do estudo e professor do Departamento de Oftalmologia da Universidade Duke.

“Ter um meio não invasivo e com custo menor para identificar de forma confiável esses pacientes é cada vez mais importante, principalmente à medida que novas terapias para a doença de Alzheimer podem se tornar disponíveis”, disse o Dr. Clayton Wisely.

“A retina é uma janela para o cérebro, e os algoritmos de aprendizado de máquina que utilizam imagens da retina não invasivas e econômicas para avaliar a saúde neurológica podem ser uma ferramenta potente para rastrear pacientes em escala”, disse o coautor Alexander Richardson, pesquisador no Laboratório de Imagem Multimodal Ocular em Doenças Neurodegenerativas da Universidade Duke.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Duke (em inglês).

Fonte: Sarah Avery, Duke Health. Imagem: Freepik.

 

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