Notícia

Inteligência artificial pode detectar os primeiros sinais de osteoartrite

A osteoartrite geralmente só é identificada depois que a dor se desenvolveu e o dano ósseo já ocorreu

Getty Images

Fonte

Instituto Nacional do Envelhecimento/NIH

Data

sábado, 10 outubro 2020 11:25

Áreas

Engenharia Biomédica. Inteligência Artificial. Ortopedia. Saúde do Idoso.

A osteoartrite é o tipo mais comum de artrite. É uma doença articular que ocorre quando a cartilagem, o tecido que protege as extremidades dos ossos, fica comprometida. A cartilagem às vezes pode se desgastar tanto que os ossos começam a sofrer desgaste. Pessoas com osteoartrite podem ter dores nas articulações, rigidez ou inchaço. Alguns desenvolvem dores intensas e incapacidade devido à doença.

Não existe um exame único para a osteoartrite. Os médicos usam uma combinação de histórico médico e exames laboratoriais ou de imagem para diagnosticar a condição. Exames de raio-X podem revelar deterioração da cartilagem e danos aos ossos. A osteoartrite geralmente só é encontrada depois que a dor se desenvolveu e o dano ósseo já ocorreu. O diagnóstico precoce pode permitir intervenções precoces para prevenir a deterioração da cartilagem e danos aos ossos.

A ressonância magnética pode examinar as fibras que constituem a cartilagem e revelar detalhes sobre sua estrutura. Uma equipe de pesquisa liderada pela Dra. Shinjini Kundu, da Universidade Carnegie Mellon e da Universidade de Pittsburgh, e pelo Dr. Gustavo Rohde, da Universidade da Virginia, nos Estados Unidos, investigou se a inteligência artificial poderia ser usada para analisar imagens de ressonância magnética em busca de sinais precoces de osteoartrite e prever quais pacientes poderão desenvolver a doença. Eles usaram exames de ressonância magnética de 86 pessoas que não tinham sintomas iniciais ou sinais visuais da doença. Cerca de metade dos participantes desenvolveu osteoartrite após três anos.

A equipe de estudo incluiu pesquisadores do Instituto Nacional do Envelhecimento (NIA), um dos Institutos Nacionais de Saúde (NIH) dos Estados Unidos. Também foi apoiado em parte pelo Instituto Nacional de Artrite e Doenças Musculoesqueléticas e da Pele do NIH (NIAMS), Instituto Nacional de Ciências Médicas (NIGMS) e Centro Nacional para o Avanço da Ciência Translacional (NCATS). Os resultados foram publicados na revista científica Proceedings of the National Academy of Sciences.

A equipe usou uma técnica que desenvolveu chamada morfometria baseada em transporte tridimensional (3D TBM) para identificar alterações bioquímicas, como a quantidade de água presente na cartilagem, usando exames de ressonância magnética. Usando a 3D TBM, eles analisaram “mapas de cartilagem” de base dos joelhos dos participantes. Depois de três anos, eles compararam os mapas de cartilagem dos participantes que eventualmente foram diagnosticados com osteoartrite com aqueles que não foram.

Usando algoritmos de aprendizado de máquina, a equipe treinou o sistema para diferenciar automaticamente entre as pessoas que progrediriam para a osteoartrite e aquelas que não teriam a doença. A técnica detectou alterações bioquímicas específicas no centro da cartilagem do joelho daqueles que eram pré-sintomáticos no momento da imagem de base, incluindo diminuições na concentração de água. O sistema detectou com precisão 78% dos casos futuros de osteoartrite.

“O padrão ouro para o diagnóstico de artrite é o raio-X. Conforme a cartilagem se deteriora, o espaço entre os ossos diminui. O problema é que, quando você vê artrite nas radiografias, o dano já está causado ”, disse o Dr. Kenneth Urish, co-autor do estudo e professor da Universidade de Pittsburgh.

Os pesquisadores alertam que mais estudos são necessários para determinar se a técnica 3D TBM pode ser útil como uma ferramenta clínica para prever quem pode desenvolver osteoartrite e se beneficiar de intervenções precoces.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do NIA/NIH.

Fonte: Tianna Hicklin, NIH Research Matters e Instituto Nacional do Envelhecimento/NIH. Imagem: Getty Images.

 

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