Resumo
Nas últimas décadas, ocorreram muitos avanços no entendimento da neuropatologia, da neuropsicologia e mais recentemente da genética da doença de Alzheimer (DA), a forma mais comum de demência. Ainda que se saiba que os principais achados histopatológicos são a deposição de placas senis e emaranhados neurofibrilares, não existem marcadores biológicos capazes de diagnosticar com acuidade a DA em estágios pré-clínicos. Estudos comparando imagens de ressonância magnética estrutural (RMe) em pacientes com DA e controles normais foram capazes, nos últimos anos, de detectar padrões de atrofia cerebral que confirmam achados neuropatológicos anteriores e revelam áreas de perda neuronal antes não evidenciadas. A técnica de morfometria baseada no voxel (voxel-based morphometry; VBM), por exemplo, é uma forma automatizada de segmentação das estruturas cerebrais que possibilita a comparação voxel-a-voxel, de forma univariada, de alterações entre grupos de imagens de indivíduos. No entanto, métodos de VBM têm limitações ao lidar com padrões de atrofia complexos, multivariados e dinâmicos. Uma alternativa é a de usar a metodologia multivariada de análise de componentes principais (principal component analysis; PCA) associada à análise do discriminante linear máximo (maximum linear discriminant analysis; MLDA), o que permite comparações entre imagens de indivíduos considerando diferenças inter-regionais e também de realizar classificações eficientes de casos individuais. O objetivo desse projeto é comparar o desempenho do método VBM e do método multivariado para alterações volumétricas de todo o cérebro entre controles cognitivamente normais e pacientes com DA, e também avaliar a acuidade da classificação em dois grupos feita pelo método multivariado através da associação de uma variável clínica, o teste neuropsicológico Mini Mental State Examination (MMSE). Será utilizado um banco de dados disponível para download para toda a comunidade científica mundial chamado Alzheimer´s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), composto de imagens de RMe de crânio de 200 indivíduos controles e 200 pacientes com DA, além de inúmeras variáveis clínicas, no qual o candidato a esta bolsa já está matriculado. (AU)
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