Saturday, December 7, 2024
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Um novo estudo publicado na revista Scientific Reports mostra que EEGs simples, que medem a atividade elétrica do cérebro, podem ajudar a predizer ou descartar, com precisão, o espectro de autismo em crianças.  

 

É atualmente uma das doenças mais difíceis de diagnosticar, especialmente em início de vida. No entanto, os biomarcadores digitais podem estar prestes a alterar esta realidade.

 

Segundo um estudo realizado pela revista Scientific Reports os eletroencefalogramas simples (EEG’s) podem ser a chave deste problema. É que ao medir a atividade elétrica do cérebro, estes testes são capazes de predizer ou descartar, com precisão, o espectro de autismo (TEA) em crianças até aos 3 meses de vida.

 

“Os EEG’s são exames de baixo custo, não invasivos e são relativamente fáceis de incorporar numa bateria de exames a fazer após o nascimento do bebé”, adianta Charles Nelson, co-autor do estudo e diretor dos Laboratórios de Neurociência Cognitiva do Hospital de Boston. “A sua fiabilidade em predizer se uma criança desenvolverá autismo levanta-nos a possibilidade de intervir muito cedo, muito antes de surgirem sintomas comportamentais claros. Isto pode levar-nos a melhores resultados e, talvez, até à prevenção de alguns dos comportamentos associados ao TEA”.

 

O estudo partiu de uma amostra de dados do Infant Sibling Project e resulta de uma colaboração entre o Hospital Infantil de Boston e a Universidade de Boston, que procura mapear o desenvolvimento inicial e identificar crianças com risco de desenvolver TEA e/ou dificuldades de linguagem e comunicação.

 

William Bosl, professor de informática em Saúde e Psicologia Clínica na Universidade de São Francisco, trabalha há mais de uma década em algoritmos para interpretar sinais de EEG — sinuosas linhas geradas pela atividade elétrica no cérebro.

 

A investigação de Bosl sugere que mesmo que um EEG pareça normal, contém dados “profundos” que refletem a função cerebral, padrões de conectividade e estrutura que podem ser encontrados apenas com algoritmos de computador.

 

O trabalho, que foi levado a cabo em 99 bebés considerados de alto risco (tendo um irmão mais velho com o diagnóstico), obteve resultados impressionantes.

 

“A nossa exactidão preditiva aos 9 meses de idade foi de quase 100%. Também conseguimos prever a gravidade do TEA, conforme indicado pelo ADOS Calibrated Severity Score, com confiabilidade excepcionalmente alta, também aos 9 meses de idade”.

 

Bosl acredita que as primeiras diferenças surgem na complexidade do sinal, baseando-se em múltiplos aspectos da atividade cerebral, e se encaixam na perspetiva de que o autismo é um distúrbio que começa durante o desenvolvimento inicial do cérebro, tendo, em seguida, diferentes trajetórias. Por outras palavras, uma predisposição precoce para o autismo pode ser influenciada por um conjunto de outros fatores ao longo do percurso.

 

“Acreditamos que os bebés que têm um irmão mais velho com autismo podem ter uma suscetibilidade genética para o desenvolvimento da doença”, afirma. “Esse risco aumentado, ao interagir com outro fator genético ou ambiental, leva a que algumas crianças desenvolvam autismo.”

 

Fonte: ScienceDaily

Tradução: Isa Mestre

©Getty Images

É atualmente uma das doenças mais difíceis de diagnosticar, especialmente em início de vida. No entanto, os biomarcadores digitais podem estar prestes a alterar esta realidade.

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