Uso de técnicas computacionais para a diferenciação entre indivíduos com envelhecimento saudável, declínio cognitivo leve e a doença de Alzheimer

• Processo: 23/06563-9
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2025
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Biomédica
• Pesquisador responsável: Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo
• Beneficiário: Andriana Susana Lopes de Oliveira Campanharo
• Instituição Sede: Instituto de Biociências (IBB). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Angelo Quartarone ; Maria De Cola
• Assunto(s): Doença de Alzheimer Redes complexas Técnicas computacionais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de sinais fisiológicos | Declinio Cognitivo Leve | Doença de Alzheimer | Grafos de quantis | Redes Complexas | Tecnicas Computacionais | Processamento e análise de sinais fisiológicos

Resumo

A doença de Alzheimer (DA) pode ser entendida como uma demência degenerativa e progressiva do Sistema Nervoso Central, irreversível e de causa desconhecida. A DA é caracterizada, principalmente, por perda de memória, desorientação no tempo e no espaço, além de deterioração intelectual acelerada. A DA é a principal demência entre os idosos com mais de 65 anos e afeta, aproximadamente, 30 milhões de indivíduos em todo o mundo. A DA tem seu início em um estágio conhecido como Declínio Cognitivo Leve (DCL) (em inglês, Mild Cognitive Impairment), caracterizado, sobretudo, por perda de memória recente e dificuldade de raciocínio. A progressão dessa condição pode durar décadas, desde o aparecimento de seus primeiros sinais até de seus sintomas clínicos mais severos que incluem a perda da capacidade de se comunicar, de se locomover e até de se alimentar. A identificação clínica do DCL dificulta o seu diagnóstico, uma vez que a mesma é feita por meio de uma bateria de testes cognitivos exaustivos, de longa duração e realizados com a supervisão de um profissional com elevada qualificação, como a de um neurofisiologista. Nesse sentido, faz-se necessária a proposição de um sistema automático de identificação do DCL e do monitoramento de sua progressão. A eletroencefalografia (EEG) é uma técnica não-invasiva e de baixo custo, capaz de mensurar o potencial elétrico proveniente das atividades neuronais e, por isso, tem sido amplamente empregada na investigação da progressão da DA. Além disso, técnicas de neuroimagem, tais como a ressonância magnética (RM) e a tomografia computadorizada (TC), têm apresentado um papel fundamental na caracterização do quadro clínico apresentado por pacientes com a DA. Recentemente, um método proveniente da teoria de redes complexas mostrou uma alta eficiência na identificação do estágio avançado da DA, por meio de sinais de EEG. O mapeamento em grafos de quantis, nome dado a esse método, é capaz de sintetizar com robustez as propriedades dinâmicas de séries temporais em redes complexas. Neste trabalho, o mapeamento em grafos de quantis, proposto para o uso em sinais (caso unidimensional), será modificado (estendido) para o seu uso na análise de imagens (caso bidimensional). Desta forma, imagens de RM além de sinais de EEG serão utilizados na identificação dos primeiros sinais da DA. (AU)