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Sinal cerebral “oculto” pode prever Alzheimer anos antes dos sintomas avançarem
Estudo com 85 pacientes detectou alterações nos "eventos beta", sinais elétricos relacionados à memória, dois anos e meio antes dos sintomas clínicos da doença.
Pesquisadores da Universidade Brown, nos EUA, e da Universidade Complutense de Madrid, na Espanha, identificaram um sinal específico de atividade cerebral que consegue prever quais pacientes com comprometimento cognitivo leve desenvolverão Alzheimer. A descoberta foi publicada na revista Imaging Neuroscience. O estudo utilizou magnetoencefalografia (MEG) e uma ferramenta analítica chamada “Spectral Events Toolbox” para detectar alterações nos sinais elétricos cerebrais.
“Detectamos um padrão nos sinais elétricos de atividade cerebral que prevê quais pacientes têm maior probabilidade de desenvolver a doença dentro de dois anos e meio”, afirmou a professora Stephanie Jones, do Instituto Carney de Ciência Cerebral da Universidade Brown, que liderou a pesquisa.
De acordo com o ScienceDaily, esta descoberta representa um avanço significativo na busca por métodos de detecção precoce da doença de Alzheimer.
Alterações nos “eventos beta” como indicadores precoces
A equipe científica concentrou-se especificamente nos chamados “eventos beta”. Isso porque eles são sinais elétricos relacionados ao processamento da memória. Estas alterações ocorrem antes do aparecimento dos sintomas clínicos da doença, oferecendo um potencial biomarcador para detecção precoce.
“Dois anos e meio antes do diagnóstico de doença de Alzheimer, os pacientes estavam produzindo eventos beta em uma taxa mais baixa, com duração mais curta e com menor potência”, afirmou Danylyna Shpakivska, primeira autora do estudo, baseada em Madrid. “Até onde sabemos, esta é a primeira vez que cientistas analisaram eventos beta em relação à doença de Alzheimer.”
Metodologia e participantes do estudo
Em colaboração com pesquisadores da Universidade Complutense de Madrid, a equipe estudou registros de atividade cerebral de 85 pessoas diagnosticadas com comprometimento cognitivo leve. Dessa forma, os cientistas acompanharam esses indivíduos por vários anos para observar a evolução de suas condições.
Durante as gravações realizadas nos laboratórios das universidades participantes, os voluntários permaneceram em repouso com os olhos fechados enquanto a MEG, método não invasivo, capturava os sinais elétricos do cérebro.
Para analisar os dados coletados, Jones e seus colegas da Universidade Brown utilizaram o Spectral Events Toolbox, uma ferramenta computacional. Ela decompõe a atividade cerebral em eventos distintos, revelando assim quando os sinais ocorrem, sua frequência, duração e intensidade.
Diferencial em relação a outros biomarcadores
A pesquisa surgiu da necessidade de encontrar métodos mais diretos para identificar os primeiros sinais da doença de Alzheimer. Diferentemente dos marcadores atuais que detectam proteínas acumuladas no cérebro, como placas beta-amiloides e emaranhados tau, este novo biomarcador baseia-se na própria atividade cerebral.
“Ser capaz de observar de forma não invasiva um novo marcador precoce da progressão da doença de Alzheimer no cérebro pela primeira vez é um passo muito empolgante”, declarou Jones.
Ainda não se conhece exatamente como esses padrões de atividade cerebral se relacionam com os mecanismos biológicos da doença, especificamente com outros biomarcadores conhecidos.
Próximos passos da pesquisa
A equipe iniciará uma nova fase da pesquisa, apoiada por um Prêmio Zimmerman de Inovação em Ciência do Cérebro do Instituto Carney. David Zhou, pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Jones, liderará esta próxima etapa.
“O sinal que descobrimos pode auxiliar na detecção precoce,” disse Jones. “Uma vez que nossa descoberta seja replicada, os médicos poderão usar nossa ferramenta para diagnóstico precoce e também para verificar se suas intervenções estão funcionando.”
“Agora que descobrimos características de eventos beta que preveem a progressão da doença de Alzheimer, nosso próximo passo é estudar os mecanismos de geração usando ferramentas de modelagem neural computacional,” explicou Jones. “Se pudermos recriar o que está dando errado no cérebro para gerar esse sinal, então poderemos trabalhar com nossos colaboradores para testar terapêuticas que possam corrigir o problema.”
