Notícia

Interface cérebro-computador é pesquisada em técnicas não invasivas para diagnóstico de epilepsia, depressão e outras doenças

Divulgação, ICMC-USP

Fonte

Jornal da USP

Data

sexta-feira, 23 fevereiro 2024 19:05

Áreas

Bioeletrônica. Bioengenharia. Bioética. Biologia. Biomecânica. Engenharia Biomédica. Física Médica. Informática Médica. Inteligência Artificial. Modelagem Matemática. Neurociências. Neurologia. Processamento de Sinais. Robótica. Simulação Computacional. Sistemas de Controle.

“É possível descobrir uma série de informações sobre o que está acontecendo no cérebro de forma não invasiva”, garantiu o Dr. João Luís Garcia Rosa, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), em São Carlos. As técnicas não invasivas, como o próprio termo sugere, não demandam a realização de uma intervenção cirúrgica, reduzindo riscos de danos cerebrais e os custos dos equipamentos utilizados na pesquisa.

Nos últimos 12 anos, o professor João Garcia Rosa tem se dedicado a investigar a interface cérebro-computador por meio de técnicas como a eletroencefalografia, que mede a atividade elétrica cerebral em diferentes locais da cabeça, geralmente usando eletrodos colocados sobre o couro cabeludo.

Nesse caso, o objetivo é ler essa atividade elétrica que ocorre no cérebro, buscando, por meio de modelos computacionais, decodificá-la e interpretá-la, permitindo que se torne uma informação e gere alguma aplicação, como, por exemplo, o movimento de um membro do corpo. É como converter a intenção que está no cérebro em uma ação do mundo real.

Entre os diversos trabalhos publicados pelo professor destacam-se estudos para aprimorar e facilitar a identificação de doenças como a epilepsia e a depressão. Por exemplo, em um artigo publicado na revista científica Neural Computing and Applications, do qual o professor João Garcia Rosa é um dos autores, os pesquisadores explicaram que a epilepsia é diagnosticada, normalmente, por meio da identificação de padrões nos eletroencefalogramas, que mostram certas variações nas atividades cerebrais dos pacientes. O problema é que esse diagnóstico depende da interpretação humana, sendo suscetível a diversos erros, já que os próprios especialistas costumam divergir na classificação das anomalias identificadas nos exames.

“A epilepsia é um termo usado para designar um grupo de doenças que têm como característica principal a manifestação de uma excessiva atividade elétrica nas células nervosas. Essas doenças afetam cerca de 50 milhões de pessoas em todo o mundo, das quais 80% vivem nos países em desenvolvimento”, descreveram no artigo. “Cerca de 75% das pessoas afetadas não têm acesso a um tratamento adequado, ainda que 70% desses casos possam ser controlados com o uso de medicamentos ou de estimulação elétrica”.

Diagnóstico

É aí que entram as ferramentas computacionais, que podem ser empregadas para auxiliar os médicos na identificação desses padrões anormais que caracterizam a epilepsia. Usando métodos de aprendizado de máquina, os pesquisadores apresentaram no artigo, publicado em 2023, uma nova ferramenta para classificação das principais características presentes nos eletroencefalogramas de quem é acometido pela epilepsia, alcançando uma precisão entre 87,2% e 90,99% na identificação dos distúrbios.

“Estamos buscando maneiras de permitir a comunicação entre os seres humanos sem que haja a necessidade de realizar qualquer movimento muscular. Para isso, precisamos analisar os movimentos pré-motores, mudanças no cérebro que ocorrem antes que haja realmente um movimento”, explicou o professor. A partir de uma adequada interpretação dessas mudanças cerebrais, é possível construir dispositivos protéticos que permitam ao cérebro se comunicar diretamente com uma máquina.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Jornal da USP.

Fonte: Denise Casatti, Assessoria de Comunicação do ICMC-USP e Júlio Bernardes, Jornal da USP. Imagem: equipamento de eletroencefalografia dotado de eletrodos que são afixados no couro cabeludo para medir a atividade elétrica cerebral em diferentes locais da cabeça e interpretá-la por meio de modelos computacionais. Fonte: Divulgação, ICMC-USP.

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