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Avaliação da conectividade cerebral nas distonias

Resumo

Distonia é uma síndrome neurológica caracterizada por contrações musculares sustentadas, involuntárias, levando a movimentos de torção repetitivos e/ou alterações posturais. As distonias levam à incapacidade funcional, não possuem tratamento curativo e, na maior parte dos casos, o tratamento farmacológico é insatisfatório. A compreensão da fisiopatologia das distonias, tanto do ponto de vista molecular quanto eletrofisiológico, é necessária para que possamos planejar novas estratégias terapêuticas que estejam bem fundamentadas do ponto de vista neurofisiológico como, por exemplo, a estimulação magnética transcraniana ou a estimulação cerebral profunda. Possivelmente, pessoas com distonia apresentam um distúrbio na integração sensoriomotora, acarretando hiperexcitabilidade cortical e diminuição de mecanismos inibitórios, levando à co-contração de músculos antagonistas e, consequentemente, a movimentos involuntários e posturas anormais. Mais recentemente, a distonia vem sendo considerada um distúrbio de rede. Ferramentas para o estudo da conectividade cerebral, como a ressonância magnética funcional (RMF) e estrutural (imagem por tensor de difusão-DTI) eletroencefalografia (EEG) e espectroscopia funcional no infravermelho próximo (fNIRS) podem auxiliar no estudo da intricada circuitaria que envolve o controle do movimento, incluindo estruturas corticais e subcorticais. Essas três ferramentas possuem diferentes poderes de resolução têmporo- espacial. A tecnologia de fNIRS, ainda pouco explorada no estudo das distonias, bem como o EEG, trazem a vantagem de permitir o exame do paciente durante a execução de tarefas que não poderiam ser realizadas dentro de um equipamento de ressonância. Por outro lado, a RM tem maior poder de análise para estruturas subcorticais. A análise combinada de respostas hemodinâmicas e eletrofisiológicas através da integração de dados obtidos por essas três ferramentas trará maior poder para identificar as alterações de conectividade em pacientes com distonia. Além disso, novas abordagens utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina/aprendizagem profunda podem auxiliar no desenvolvimento de ferramentas diagnósticas e melhorar a compreensão da fisiopatologia, o que poderá guiar o desenvolvimento de novas estratégias de neuromodulação. Este estudo tem como objetivo investigar alterações da conectividade cerebral em pacientes com distonia idiopática, utilizando as metodologias de RM, EEG e fNIRS e aplicar algoritmos de aprendizagem profunda aos dados de EEG e RM para na análise de redes complexas, verificando se podem distinguir entre pacientes com distonia de controles saudáveis, além de identificar quais são as áreas que mais contribuem para o fenótipo. A identificação dessas áreas poderá auxiliar no desenvolvimento de estratégias de neuromodulação. (AU)

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