Notícia

Algoritmo de Inteligência Artificial detecta anormalidades cerebrais e pode ajudar a curar a epilepsia

Dra. Sophie Adler, Projeto MELD

Fonte

UEF | Universidade da Finlândia Oriental

Data

quarta-feira, 17 agosto 2022 06:35

Áreas

Bioinformática. Computação. Física Médica. Imagens e Diagnóstico. Inteligência Artificial. Medicina. Neurociências. Psiquiatria. Ressonância Magnética.

Um algoritmo de inteligência artificial (IA) que pode detectar anormalidades cerebrais sutis que causam crises epilépticas foi desenvolvido por uma equipe de pesquisadores liderada pela University College London, no Reino Unido. O grupo de pesquisa da Dra. Reetta Kälviäinen, professora da Universidade da Finlândia Oriental e do Hospital Universitário Kuopio, na Finlândia, participou do estudo.

O projeto Multicentre Epilepsy Lesion Detection (MELD) usou mais de 1.000 exames de ressonância magnética de todo o mundo para desenvolver o algoritmo, que fornece relatórios de onde estão as anormalidades em casos de displasia cortical focal (FCD) – uma das principais causas de epilepsia que é resistente à medicação devido a formações celulares incomuns em certos pontos do cérebro.

Para fazer isso, a equipe quantificou características dos exames de ressonância magnética, como a espessura ou dobra do cérebro em cerca de 300.000 locais em cada caso.
Eles então treinaram o algoritmo de IA em exemplos rotulados por radiologistas especialistas como sendo um cérebro saudável ou com FCD – dependendo de seus padrões e características.

Metade da coorte foi usada para treinar a IA e a outra metade foi usada para testar o desempenho do algoritmo.

Os resultados, publicados na revista científica Brain, indicaram que na coorte principal de 538 pacientes o algoritmo foi capaz de detectar o FCD em 67% dos casos. Anteriormente, 178 desses participantes (33%) foram considerados negativos na ressonância magnética, o que significa que os radiologistas não conseguiram encontrar a anormalidade – mas o algoritmo MELD foi capaz de identificar o FCD em 63% desses casos.

Isso é particularmente importante, pois se os médicos puderem encontrar a anormalidade na varredura do cérebro, a cirurgia para removê-la pode fornecer a cura.

A Dra. Mathilde Ripart, pesquisadora do UCL Great Ormond Street Institute of Child Health, disse: “Nós colocamos ênfase na criação de um algoritmo de IA que fosse interpretável e pudesse ajudar os médicos a tomar decisões. Mostrar aos médicos como o algoritmo MELD fez suas previsões foi uma parte essencial desse processo.”

O Dr. Konrad Wagstyl, pesquisador do Instituto de Neurologia UCL Queen Square e coautor sênior do estudo, acrescentou: “Este algoritmo pode ajudar a encontrar mais dessas lesões ocultas em crianças e adultos com epilepsia e permitir que mais pacientes com epilepsia sejam considerados para cirurgia cerebral que poderia curar a epilepsia e melhorar seu desenvolvimento cognitivo. Cerca de 440 crianças por ano poderiam se beneficiar da cirurgia de epilepsia na Inglaterra”.

“Esperamos que essa tecnologia ajude a identificar anormalidades causadoras de epilepsia que estão sendo perdidas. Em última análise, poderia permitir que mais pessoas com epilepsia fizessem uma cirurgia cerebral potencialmente curativa”, concluiu a Dra. Sophie Adler, coautora sênior e pesquisadora do UCL Great Ormond Street Institute of Child Health.

Cerca de 1% da população tem epilepsia e, destas pessoas, 20 a 30% não respondem aos medicamentos. Em crianças que foram submetidas a cirurgia para controlar sua epilepsia, a FCD é a causa mais comum e, em adultos, é a terceira causa mais comum.

Além disso, dos pacientes com epilepsia que apresentam uma anormalidade no cérebro que não pode ser encontrada em exames de ressonância magnética, a FCD é a causa mais comum.

Este estudo sobre detecção de FCD usa a maior coorte de imagens de Ressonância Magnética de FCDs até hoje, o que significa que é capaz de detectar todos os tipos de FCD.

Os autores citam, como limitações do estudo, que diferentes scanners de ressonância magnética foram usados nos 22 hospitais envolvidos no estudo em todo o mundo, o que permite que o algoritmo seja mais robusto, mas isso também pode afetar a sensibilidade e a especificidade do algoritmo.

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

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

Fonte: Universidade da Finlândia Oriental. Imagem: Anormalidades cerebrais identificadas pelo algoritmo de inteligência artificial MELD (destacadas em verde limão) em exames de ressonância magnética de crianças e adultos com epilepsia de todo o mundo. Fonte: Dra. Sophie Adler, Projeto MELD.

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