Utilizando uma ferramenta de análise especialmente projetada, cientistas da Universidade Brown identificaram um biomarcador baseado no cérebro que pode ajudar a prever se a deficiência cognitiva leve vai progredir para a doença de Alzheimer. A abordagem foca na medição da atividade elétrica produzida pelos neurônios, oferecendo uma nova forma de identificar sinais precoces da doença diretamente no cérebro.
“Detectamos um padrão nos sinais elétricos da atividade cerebral que prevê quais pacientes têm maior probabilidade de desenvolver a doença em até dois anos e meio,” disse Stephanie Jones, professora de neurociência vinculada ao Carney Institute for Brain Science da Brown, que co-liderou a pesquisa. “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.”
Os resultados foram publicados na revista Imaging Neuroscience.
Monitorando a Atividade Cerebral em Pessoas com Deficiência Cognitiva Leve
Em colaboração com pesquisadores da Universidade Complutense de Madrid, na Espanha, a equipe estudou gravações de atividade cerebral de 85 pessoas diagnosticadas com deficiência cognitiva leve. Os pesquisadores acompanharam esses participantes ao longo de vários anos para observar como suas condições mudavam com o tempo.
A atividade cerebral foi registrada utilizando magnetoencefalografia, ou MEG — um método não invasivo que captura sinais elétricos do cérebro. Durante as gravações, os participantes permaneciam em repouso, com os olhos fechados.
Uma Nova Perspectiva sobre os Sinais Neuronais
As abordagens tradicionais para analisar dados de MEG costumam confiar na média dos sinais, o que pode obscurecer detalhes importantes sobre como os neurônios individuais se comportam. Para superar essa limitação, Jones e seus colegas da Brown desenvolveram um método computacional conhecido como Spectral Events Toolbox.
Esta ferramenta decompõe a atividade cerebral em eventos distintos, revelando quando os sinais ocorrem, com que frequência aparecem, quanto tempo duram e quão intensos são. O Spectral Events Toolbox ganhou ampla adoção e já foi citado em mais de 300 estudos acadêmicos.
Sinais Cerebrais Relacionados à Memória Revelam Diferenças Cruciais
Usando essa ferramenta, os pesquisadores se concentraram na atividade cerebral na faixa de frequência beta, que tem sido associada a processos de memória e é especialmente relevante na pesquisa do Alzheimer, segundo Jones. Eles compararam os padrões de atividade beta em pessoas com deficiência cognitiva leve que posteriormente desenvolveram a doença de Alzheimer com aqueles que não a desenvolveram.
Diferenças claras surgiram. Os participantes que desenvolveram Alzheimer em até dois anos e meio apresentaram mudanças notáveis na atividade beta em comparação com aqueles cuja condição permaneceu estável.
“Dois anos e meio antes de seu diagnóstico de Alzheimer, os pacientes estavam produzindo eventos beta a uma taxa mais baixa, com duração mais curta e potência mais fraca,” afirmou Danylyna Shpakivska, a primeira autora do estudo baseada em Madrid. “Até onde sabemos, esta é a primeira vez que os cientistas analisaram eventos beta em relação à doença de Alzheimer.”
Importância dos Biomarcadores Baseados no Cérebro
Os biomarcadores atuais encontrados no líquido espinhal ou no sangue podem detectar placas de beta amiloide e emaranhados de tau, proteínas que se acumulam no cérebro e acreditam-se que impulsionam os sintomas de Alzheimer. No entanto, esses marcadores não mostram diretamente como as células cerebrais reagem a esse dano.
Um biomarcador baseado na atividade cerebral em si oferece uma visão mais direta de como os neurônios estão funcionando sob esse estresse, disse David Zhou, pesquisador de pós-doutorado no laboratório de Jones na Brown, que liderará a próxima fase da pesquisa.
Rumo a Diagnósticos Mais Precoces e Melhores Tratamentos
Jones acredita que o Spectral Events Toolbox pode eventualmente ajudar os clínicos a identificar a doença de Alzheimer mais cedo, antes que ocorra um declínio cognitivo significativo.
“O sinal que descobrimos pode ajudar na detecção precoce,” disse Jones. “Uma vez que nossa descoberta seja replicada, os clínicos poderiam usar nosso conjunto de ferramentas para diagnóstico precoce e também para verificar se suas intervenções estão funcionando.”
A equipe está agora entrando em uma nova fase do projeto, apoiada por um Prêmio de Inovação Zimmerman em Ciências do Cérebro do Carney Institute.
“Agora que descobrimos características dos 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,” afirmou Jones. “Se conseguirmos recriar o que está dando errado no cérebro para gerar esse sinal, poderemos trabalhar com nossos colaboradores para testar terapias que possam corrigir o problema.”
A pesquisa foi financiada pelos Institutos Nacionais de Saúde, incluindo a Iniciativa BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies), juntamente com o apoio de agências de financiamento na Espanha.
