Técnica com IA melhora caminhada de pessoas com Parkinson, diz estudo

Pesquisadores da Universidade da Califórnia em São Francisco (UCSF), nos Estados Unidos, desenvolveram um método para melhorar a capacidade de caminhada de pessoas com Parkinson. A técnica combina estimulação cerebral profunda com algoritmos de inteligência artificial para personalizar o tratamento.

Alterações na caminhada são comuns na progressão do Parkinson. A marcha parkinsoniana inclui passos curtos, lentidão e assimetria entre as pernas, o que aumenta o risco de quedas e reduz a autonomia do paciente.

O estudo avaliou como diferentes configurações de estimulação elétrica no cérebro influenciam o desempenho motor. O trabalho permitiu prever quais ajustes melhoram a caminhada sem agravar outros sintomas da doença.

A equipe desenvolveu um índice de desempenho da caminhada com base em medidas como comprimento do passo, amplitude do movimento dos braços e estabilidade dos passos. O sistema avaliou dados em tempo real durante testes de caminhada. As descobertas foram publicadas na revista npj Parkinson’s Disease, em 28 de junho.

---

O que é o Parkinson?

• O Parkinson é uma doença crônica e progressiva causada pela neurodegeneração das células do cérebro.
• Estima-se que cerca de 10 milhões de pessoas no mundo tenham Parkinson.
• A ocorrência é mais comum entre idosos com mais de 65 anos, mas também pode se manifestar em outras idades.
• A doença atinge principalmente as funções motoras, causando sintomas como: lentidão dos movimentos, rigidez muscular e tremores.
• Os pacientes também podem ter: diminuição do olfato, alterações do sono, mudanças de humor, incontinência ou urgência urinária, dor no corpo e fadiga.
• Cerca de 30% das pessoas que vivem com Parkinson desenvolvem demência por associação.

---

Tecnologia mede a resposta para caminhada

Para os testes, três participantes usaram dispositivos implantados que estimulam e monitoram a atividade elétrica no cérebro. Eles caminharam por um circuito de seis metros enquanto os aparelhos ajustavam os estímulos e registravam os efeitos.

Os pesquisadores utilizaram um modelo computacional que previu as combinações de estímulo mais eficazes para melhorar os movimentos dos pacientes.

As melhores respostas motoras estavam ligadas à redução da atividade beta no globo pálido, área do cérebro associada ao controle muscular. Esse padrão foi observado em momentos específicos do ciclo da marcha.

Padrões cerebrais orientam tratamentos

A estimulação cerebral profunda é usada há décadas para reduzir tremores e rigidez em pacientes com Parkinson. No entanto, seus efeitos sobre a marcha têm sido menos consistentes e difíceis de prever. Os efeitos variam entre pacientes e dependem da configuração aplicada.

A ausência de métricas padronizadas para avaliar a marcha dificulta ajustes precisos. O novo índice criado pelo grupo da UCSF busca preencher essa lacuna, oferecendo base objetiva para decisões clínicas.

Segundo os autores, a chave está em tratar cada caso de forma individual. “Conseguimos identificar combinações personalizadas de estímulo que aumentam o desempenho motor com base na atividade neural de cada pessoa”, afirmou Hamid Fekri Azgomi, coautor do estudo, em comunicado à imprensa.

Modelos podem prever resposta ao estímulo

O uso de aprendizado de máquina permitiu aos pesquisadores prever o efeito de cada configuração de estímulo antes de aplicá-la. Com isso, evitaram ajustes que não trariam ganhos reais de mobilidade.

Os próximos passos da equipe incluem a integração do índice de desempenho com softwares de programação da estimulação cerebral, bem como ampliar os testes com mais pacientes em fases diferentes da doença. A ideia é criar ferramentas automáticas para otimizar o tratamento.

A equipe da UCSF considera que as descobertas representam um avanço para o cuidado de doenças neurológicas. “É um passo importante para tratamentos personalizados que realmente façam diferença na vida das pessoas”, conclui Azgomi.

Siga a editoria de Saúde e Ciência no Instagram e fique por dentro de tudo sobre o assunto!