Pesquisadores criam classificador baseado em aprendizado de máquina que pode ajudar no diagnóstico precoce de psicose

O início da psicose pode ser previsto antes que ela ocorra, usando uma ferramenta de aprendizado de máquina que pode classificar exames cerebrais de ressonância magnética entre aqueles que são saudáveis ​​e aqueles em risco de um episódio psicótico.

Um consórcio internacional que inclui investigadores da Universidade de Tóquio utilizou o classificador para comparar exames de mais de 2.000 pessoas de 21 locais globais. Cerca de metade dos participantes foram identificados como clinicamente de alto risco de desenvolver psicose.

Usando dados de treinamento, o classificador teve 85% de precisão na diferenciação entre pessoas que não estavam em risco e aquelas que mais tarde experimentaram sintomas psicóticos evidentes. Usando novos dados, foi 73% preciso. A obra foi publicada em Psiquiatria Molecular.

Esta ferramenta poderá ser útil em contextos clínicos futuros, uma vez que, embora a maioria das pessoas que sofrem de psicose recupere totalmente, uma intervenção precoce normalmente conduz a melhores resultados com menos impacto negativo na vida das pessoas.

Qualquer pessoa pode passar por um episódio psicótico, que geralmente envolve delírios, alucinações ou pensamentos desorganizados. Não existe uma causa única, mas pode ser desencadeada por doença ou lesão, trauma, uso de drogas ou álcool, medicamentos ou predisposição genética.

Embora possa ser assustadora ou perturbadora, a psicose é tratável e a maioria das pessoas se recupera. Como a idade mais comum para o primeiro episódio é durante a adolescência ou início da idade adulta, quando o cérebro e o corpo estão passando por muitas mudanças, pode ser difícil identificar os jovens que precisam de ajuda.

“No máximo, apenas 30% dos indivíduos clínicos de alto risco apresentam posteriormente sintomas psicóticos evidentes, enquanto os 70% restantes não”, explicou o professor associado Shinsuke Koike, da Escola de Pós-Graduação em Artes e Ciências da Universidade de Tóquio.

“Portanto, os médicos precisam de ajuda para identificar aqueles que apresentarão sintomas psicóticos usando não apenas sinais subclínicos, como mudanças no pensamento, comportamento e emoções, mas também alguns marcadores biológicos”.

O consórcio de pesquisadores trabalhou em conjunto para criar uma ferramenta de aprendizado de máquina que usa exames de ressonância magnética do cérebro para identificar pessoas em risco de psicose antes que ela comece.

Estudos anteriores utilizando ressonância magnética cerebral sugeriram que diferenças estruturais ocorrem no cérebro após o início da psicose. No entanto, esta é a primeira vez que foram identificadas diferenças nos cérebros daqueles que correm um risco muito elevado, mas que ainda não sofreram de psicose.

A equipa de 21 instituições diferentes em 15 países diferentes reuniu um grupo grande e diversificado de adolescentes e jovens participantes.

De acordo com Koike, a pesquisa de ressonância magnética em transtornos psicóticos pode ser desafiadora porque variações no desenvolvimento do cérebro e nas máquinas de ressonância magnética tornam difícil obter resultados muito precisos e comparáveis. Além disso, com os jovens, pode ser difícil diferenciar entre as mudanças que ocorrem devido ao desenvolvimento típico e as que ocorrem devido à doença mental.

“Diferentes modelos de ressonância magnética têm parâmetros diferentes que também influenciam os resultados”, explicou Koike. “Assim como acontece com as câmeras, instrumentos variados e especificações de filmagem criam imagens diferentes da mesma cena, neste caso o cérebro do participante. No entanto, conseguimos corrigir essas diferenças e criar um classificador bem ajustado para prever o início da psicose.”

Os participantes foram divididos em três grupos de pessoas com alto risco clínico: aqueles que posteriormente desenvolveram psicose; aqueles que não desenvolveram psicose; e pessoas com status de acompanhamento incerto (1.165 pessoas no total para todos os três grupos) e um quarto grupo de controles saudáveis ​​para comparação (1.029 pessoas).

Usando as varreduras, os pesquisadores treinaram um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar padrões na anatomia cerebral dos participantes. A partir destes quatro grupos, os investigadores usaram o algoritmo para classificar os participantes em dois grupos principais de interesse: controlos saudáveis ​​e aqueles com alto risco que mais tarde desenvolveram sintomas psicóticos evidentes.

No treinamento, a ferramenta teve 85% de precisão na classificação dos resultados, enquanto no teste final, utilizando novos dados, teve 73% de precisão na previsão de quais participantes apresentavam alto risco de aparecimento de psicose. Com base nos resultados, a equipe considera que fornecer exames de ressonância magnética cerebral para pessoas identificadas como de alto risco clínico pode ser útil para prever o início futuro da psicose.

“Ainda temos que testar se o classificador funcionará bem para novos conjuntos de dados. Como alguns dos softwares que usamos são melhores para um conjunto de dados fixo, precisamos construir um classificador que possa classificar de forma robusta ressonâncias magnéticas de novos locais e máquinas, um desafio que um projeto nacional de ciência do cérebro no Japão, chamado Brain/MINDS Beyond, está assumindo agora”, disse Koike.

“Se conseguirmos fazer isso com sucesso, poderemos criar classificadores mais robustos para novos conjuntos de dados, que podem então ser aplicados em ambientes clínicos de rotina e da vida real”.