Uma equipa de investigação da Universidade de Coimbra (UC) demonstrou o impacto que certas doenças crónicas associadas ao declínio cognitivo – como a doença de Alzheimer, a diabetes tipo 2 e a esquizofrenia – podem ter no envelhecimento do cérebro.
Usando técnicas de inteligência artificial e várias bases de dados a nível local e mundial, foi possível diferenciar a idade biológica da idade cronológica, o que representa uma nova forma de medir o impacto destas doenças crónicas que – de forma direta ou indireta – afetam o cérebro. Nos casos de doença de Alzheimer, o envelhecimento pode chegar a mais de 9 anos do que a idade real do doente.
O estudo – que foi publicado recentemente na revista Brain Communications e tem como primeira autora Maria Fátima Dias, investigadora do Centro de Imagem Biomédica e Investigação Translacional (CIBIT) do Instituto de Ciências Nucleares Aplicadas à Saúde da UC e do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra (CISUC), sob orientação dos docentes e investigadores Miguel Castelo-Branco (Diretor do CIBIT e docente da Faculdade de Medicina da UC) e Paulo de Carvalho (Diretor do Laboratório de Informática Clínica do CIUSC e docente da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UC) – parte do novo conceito de brain age gap estimation, a diferença entre a idade cronológica de uma pessoa e a idade cerebral estimada (determinada através de modelos de inteligência artificial que analisaram imagens de ressonância magnética do cérebro), para mostrar o impacto de determinadas doenças no envelhecimento do cérebro.
No estudo, utilizando vários modelos de inteligência artificial, foram obtidos mapas que permitiram interpretar que regiões do cérebro mais contribuíam para o cálculo da idade biológica. E foram estabelecidas métricas que permitiram concluir o impacto médio de cada uma das doenças estudadas (as três estão associadas ou são factor de risco para o declínio cognitivo) no envelhecimento do cérebro. “No caso da esquizofrenia o envelhecimento cerebral é de cerca de 2 anos, na diabetes tipo 2 é de 5 anos, e na doença de Alzheimer atinge os 9 anos”, descreve o investigador e Diretor do CIBIT.
Estas conclusões podem abrir novos caminhos no diagnóstico do declínio cognitivo associado a estas enfermidades. “Na prática será possível usar esta medida como um biomarcador útil no diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas”, conclui Miguel Castelo-Branco.
Este estudo contou com o envolvimento de investigadores da Faculdade de Medicina da UC, do Centro de Imagem Biomédica e Investigação Translacional, do Instituto de Ciências Nucleares Aplicadas à Saúde, do Centro de Informática e Sistemas da UC e do Laboratório Associado de Sistemas Inteligentes.
O artigo publicado está disponível no endereço https://academic.oup.com/braincomms/article/7/2/fcaf109/8069058.
