Por Dr. Breno Guedes de Melo –
A esquizofrenia é um transtorno mental debilitante que afeta a percepção, o pensamento e o comportamento de uma pessoa. Detectar seus primeiros sinais é crucial para intervir precocemente e melhorar o prognóstico dos acometidos pela patologia. Neste cenário, o estudo “Using brain structural neuroimaging measures to predict psychosis onset for individuals at clinical high-risk” lança luz sobre a possibilidade de prever o início da psicose em indivíduos com alto risco clínico, utilizando medidas de neuroimagem estrutural cerebral.
A neuroimagem estrutural, como a ressonância nuclear magnética (RNM), permite visualizar detalhadamente a anatomia do cérebro. Os pesquisadores exploraram minuciosamente essas imagens em busca de marcadores que pudessem indicar a predisposição para o desenvolvimento da psicose.
Segundo os próprios autores, este é um dos poucos estudos a perspectiva de utilizar técnicas de neuroimagem para identificar indivíduos em risco antes mesmo do surgimento dos sintomas. Isso poderia revolucionar a forma como lidamos com transtornos mentais graves, oferecendo intervenções precoces que poderiam alterar significativamente o curso da doença.
Neste estudo foi utilizado a tecnologia de inteligência artificial (IA) a fim de prever a possibilidade de uma pessoa com alto risco de desenvolvimento de psicose. Foi utilizado como banco de dados para IA 21 bases com RNMs do cérebro. Dessa forma, foi possível obter uma ampla amostra de pacientes e tornar a acurácia do estudo em 85%. Esta acurácia relaciona-se ao fato de quando o programa sinaliza uma neuroimagem este indivíduo tem probabilidade de em 85% dos casos testados nas bases ter sido portador de esquizofrenia, o que é um dado muito promissor no cuidado à saúde.
Os pesquisadores identificaram padrões específicos na estrutura cerebral que estavam associados a um maior risco de desenvolvimento de psicose em indivíduos em alto risco clínico, principalmente em regiões temporais superiores, frontais e fusiformes. Esses marcadores neuroanatômicos oferecem uma visão sem precedentes sobre os processos subjacentes à psicose e fornecem uma base sólida para o desenvolvimento de ferramentas de previsão mais precisas.
Ao examinar a conectividade entre diferentes regiões do cérebro e sua morfologia, os cientistas foram capazes de identificar padrões sutis que poderiam ser indicativos de um maior risco de psicose. Essas descobertas não apenas aumentam nossa compreensão dos mecanismos subjacentes à doença, mas também oferecem esperança para intervenções mais precoces e eficazes.
No entanto, é importante ressaltar que essas descobertas ainda estão em estágio inicial. Mais pesquisas e validações são necessárias antes que esses métodos possam ser implementados clinicamente. Além disso, questões éticas relacionadas à privacidade e consentimento devem ser cuidadosamente consideradas ao utilizar dados de neuroimagem para prever tais condições.
É interessante imaginar que a possibilidade de identificar em exames de imagem indivíduos em risco de psicose antes mesmo de qualquer sintoma se manifestar traz um avanço impressionante quando falamos de uma população que, muitas vezes, após primeiro episódio psicótico passa a se encontrar a margem da sociedade. Isso poderia abrir portas para intervenções personalizadas que visam modificar o curso da doença, melhorando significativamente a qualidade de vida dos pacientes.
No entanto, também é importante reconhecer os desafios que ainda enfrentamos. A pesquisa em neuroimagem está em constante evolução, e é essencial continuar avançando para garantir a precisão e a confiabilidade dessas técnicas. Além disso, é crucial garantir que essas descobertas sejam acessíveis e éticas, beneficiando todos os que precisam delas.
Em última análise, este estudo representa um passo significativo em direção a uma compreensão mais detalhada da evolução da doença e à possibilidade de intervenção precoce em transtornos mentais graves.
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Referência
ZHU, Y. et. al. Using brain structural neuroimaging measures to predict psychosis onset for individuals at clinical high-risk. Mol Psychiatry. Estados Unidos,2024.
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Sobre o autor: Médico formado pela UFPB. Médico Psiquiatra formado pela UFPB.
