Pesquisadores do Baylor College of Medicine e da Universidade de Yale incorporaram inteligência artificial (IA) generativa para criar modelo voltado ao cérebro. O Brain Language Model (BrainLM) foi criado com o intuito de modelar o cérebro sob abordagem teórica e determinar como as atividades cerebrais se relacionam ao comportamento humano e às doenças cerebrais.
“Há muito tempo, sabemos que a atividade cerebral está relacionada ao comportamento de uma pessoa e a muitas doenças, como convulsões ou Parkinson“, disse o Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa, publicada como artigo de conferência no ICLR 2024.
O doutor pontuou ainda que “as imagens cerebrais funcionais ou ressonâncias magnéticas funcionais nos permitem observar a atividade cerebral em todo o cérebro, mas, anteriormente, não conseguíamos capturar totalmente a dinâmica dessas atividades no tempo e no espaço usando ferramentas tradicionais de análise de dados”.
Mais recentemente, as pessoas começaram a usar o aprendizado de máquina para capturar a complexidade do cérebro e como ela se relaciona com doenças específicas, mas isso acabou exigindo o registro e o exame completo de milhares de pacientes com um determinado comportamento ou doença, um processo muito caro.
Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa
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Imagem: nepool/Shutterstock
O advento da IA permitiu a criação de ferramentas generativas, capazes de criar modelos para tarefas específicas ou para certos tipos de pacientes. Como bem exemplifica o MedicalXpress, a IA generativa pode atuar como um detetive e descobrir padrões ocultos em conjunto de dados.
Quando analisam os pontos de dados e suas relações, os modelos podem aprender a dinâmica subjacente, ou seja, como e por que as coisas mudam e evoluem. Eles são ajustados para compreender diversos tópicos.
No caso deste modelo em particular, foi utilizada IA generativa para captar como funciona a atividade cerebral, seja a partir de um distúrbio, seja a partir de doença específica.
Dessa forma, pode-se aplicar isso a qualquer população, sem ser necessário conhecer o comportamento do indivíduo, tampouco informações sobre sua doença, histórico ou idade. A ferramenta precisa apenas da atividade cerebral para ensinar ao computador e ao modelo de IA utilizados como a atividade cerebral evolui no espaço e no tempo.
Como fazer a IA ler relação cérebro-doenças
Para montar o modelo, a equipe realizou 80 mil exames em 40 mil pessoas;
A seguir, treinaram o modelo para descobrir a relação ao longo do tempo entre essas atividades;
Na primeira etapa, o pré-processamento, resumiu os sinais e removeu ruídos irrelevantes;
Os resumos foram então colocados em modelo de aprendizado de máquina e mascaram uma parcela dos dados de cada pessoa;
Uma vez que o modelo aprendeu a dinâmica, os pesquisadores o testaram em grupo de testes que não havia participado da pesquisa até então;
Eles também o testaram em várias amostras para entender até que ponto o modelo seria capaz de generalizar o que aprendeu com dados obtidos de diferentes pessoas, tais como adultos mais velhos e jovens.
Se quisermos fazer ensaio clínico para desenvolver medicamento para a depressão, por exemplo, pode custar centenas de milhões de dólares porque é necessário inscrever grande número de pacientes e tratá-los durante longo período.
Com o poder do BrainLM, podemos, potencialmente, cortar esse custo pela metade, matriculando apenas metade dos indivíduos, usando o poder do BrainLM para selecionar os indivíduos que mais gostariam de se beneficiar de um tratamento. Assim, o BrainLM pode aplicar o conhecimento aprendido com os 80 mil exames para aplicá-lo a esses assuntos de estudo específicos.
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Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa
Imagem: everything possible/Shutterstock
Descobertas
Com os testes, os cientistas descobriram que o BrainLM obteve bom desempenho com várias das amostras, sem contar que ele também prevê melhor a gravidade de depressão, ansiedade e transtorno de estresse pós-traumático (TEPT) do que ferramentas de aprendizado de máquina que não possuem IA generativa.
Descobrimos que o BrainLM está funcionando muito bem. Ele está prevendo a atividade cerebral em nova amostra oculta durante o treinamento, além de ter bom desempenho com dados de novos scanners e de nova população.
Esses resultados impressionantes foram alcançados com exames de 40 mil indivíduos. Agora, estamos trabalhando para aumentar consideravelmente o conjunto de dados de treinamento.
Quanto mais forte for o modelo que pudermos construir, mais poderemos fazer para ajudar no atendimento ao paciente, como desenvolver novos tratamentos para doenças mentais, ou orientar a neurocirurgia para convulsões ou DBS [Deep Brain Simulation, ou estimulação cerebral profunda].
Dr. Chadi Abdallah, professor-associado do Departamento Menninger de Psiquiatria e Ciências do Comportamento em Baylor e co-autor correspondente da pesquisa
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Agora, os pesquisadores querem aplicar o modelo em futuras pesquisas para prever doenças relacionadas ao cérebro.
O Sistema Único de Saúde (SUS) ganhou seu primeiro Centro de Treinamento e Pesquisa em Robótica. O espaço inaugurado no Instituto Nacional de Câncer (INCA) será voltado à formação e certificação em cirurgia robótica, integrando ensino, pesquisa e assistência. A expectativa é formar 15 novos profissionais por ano, com dupla titulação em sua área médica e em cirurgia robótica, segundo o Ministério da Saúde.
Em parceria com a empresa estadunidense Intuitive, o trabalho será realizado usando o novo robô Da Vinci XI, equipamento com três consoles cirúrgicos e um simulador de realidade virtual SIM Now que permite o treinamento de cirurgiões em ambiente seguro e realista.
O INCA é pioneiro na realização de cirurgias robóticas no SUS, com mais de 2.050 procedimentos realizados em especialidades, como Urologia, Ginecologia, Cabeça e Pescoço, Abdômen e Tórax desde 2012. Recentemente, o Ministério da Saúde aprovou a incorporação da tecnologia na rede pública para procedimentos de prostatectomia robótica, cirurgia de remoção parcial ou total da próstata.
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Robô permite o treinamento de cirurgiões em ambiente seguro e realista (Imagem: Reprodução)
A cerimônia de inauguração do centro foi realizada durante o evento do Novembro Azul, mês de conscientização sobre a saúde do homem e prevenção do câncer de próstata. Por ano, o país registra 7.153 casos, sendo 60% de alto risco. Em 15 anos, o número de cânceres de próstata vai dobrar, segundo o INCA.
Tecnologia segura para o SUS
A cirurgia robótica permite ao cirurgião realizar movimentos com maior precisão e ampliar o campo visual em até dez vezes;
Por ser um método minimamente invasivo, reduz o risco de complicações, a dor e o tempo de internação, além de diminuir os custos hospitalares, favorecendo a recuperação e os resultados clínicos dos pacientes;
“Antigamente, você tinha que ir para o exterior e tentar essa capacitação. Isso significa que a gente tem capacidade de capilarizar e disseminar esse procedimento, com médicos certificados por todo o território brasileiro. É um processo gradativo”, disse o diretor-geral do Inca, Roberto Gil, à Agência Brasil;
O INCA acumula 13 anos de experiência em prostatectomia robótica por meio do Centro de Diagnóstico do Câncer de Próstata, que realiza três mil biópsias transretais da próstata sob sedação anestesiológica por ano;
Para a Sociedade Brasileira de Cirurgia Oncológica (SBCO), a inclusão da prostatectomia robótica assistida no SUS não representa apenas um avanço tecnológico, mas, também, um passo essencial para promover equidade no tratamento do câncer de próstata.
INCA é pioneiro na realização de cirurgias robóticas no SUS, com mais de 2.050 procedimentos realizados desde 2012 (Imagem: Donatas Dabravolskas/Shutterstock)
Além da inauguração do novo centro, o INCA apresentou projetos de pesquisa voltados à detecção precoce e ao comportamento biológico do câncer de próstata, desenvolvidos com o apoio do Programa Nacional de Apoio à Atenção Oncológica (Pronon).
Entre as iniciativas, está o projeto de caracterização genética de pacientes brasileiros com câncer de próstata, que utiliza sequenciamento genômico completo para identificar mutações somáticas relacionadas à doença. A pesquisa abrange três grupos de pacientes: homens com hiperplasia prostática (sem câncer), com câncer de baixo grau e de alto grau, estudo inédito em abrangência e metodologia no País.
Por ano, o país registra 7.153 casos de câncer de próstata, sendo 60% de alto risco (Imagem: Ashi Sae Yang/iStock)
“Estamos avançando em várias frentes: na prevenção, no diagnóstico e na qualificação do tratamento. O Centro de Treinamento Robótico é parte de um esforço maior para garantir que o SUS esteja na vanguarda tecnológica, sem deixar de lado a nossa principal missão, que é salvar vidas por meio da detecção precoce e do cuidado integral”, afirma Roberto Gil.
Médicos e pesquisadores da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de prever, com alta precisão, se um órgão de doador estará dentro do tempo viável para transplante.
A tecnologia promete reduzir em 60% os procedimentos cancelados, tornando o processo mais eficiente e aumentando o número de pacientes que podem receber um fígado adequado, explica o The Guardian.
IA ajuda a prever órgãos viáveis, reduzindo cancelamentos e aumentando chances de transplantes bem-sucedidos. Imagem: Akarawut/Shutterstock
A corrida contra o relógio nos transplantes
O grande desafio dos transplantes de fígado envolvendo doações após morte circulatória (DCD), ou seja, quando o coração para de bater, é que o tempo entre a retirada do suporte de vida e o óbito não pode ultrapassar 45 minutos. Quando isso não acontece, o órgão é rejeitado pelos cirurgiões, e metade desses procedimentos é cancelada.
Muitos transplantes iniciam os preparativos sem a garantia de que o órgão chegará ao receptor, gerando desperdício de recursos, pressões operacionais e frustração para equipes médicas e pacientes.
O modelo de aprendizado de máquina desenvolvido pelos pesquisadores foi treinado com dados de mais de 2 mil doadores nos Estados Unidos. Ele analisa informações neurológicas, respiratórias e circulatórias para prever, com maior precisão que especialistas humanos, se o doador atingirá o tempo limite necessário.
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Tecnologia pode ampliar o número de transplantes, mantendo precisão mesmo com dados incompletos e oferecendo decisões mais seguras para os pacientes. Imagem: Inside Creative House/Shutterstock
IA supera decisões humanas e reduz cancelamentos
Ao comparar o desempenho da ferramenta com o julgamento clínico de cirurgiões renomados, os resultados impressionam: a taxa de coletas fúteis caiu 60%, tanto em testes retrospectivos quanto prospectivos.
Ao identificar quando um órgão provavelmente será útil antes mesmo do início dos preparativos para a cirurgia, este modelo pode tornar o processo de transplante mais eficiente.
Dr. Kazunari Sasaki, professor clínico de transplante abdominal e autor sênior do estudo, ao The Guardian.
Ele acrescenta que a tecnologia também “tem o potencial de permitir que mais candidatos que precisam de um transplante de órgão o recebam”, impactando milhares de pessoas que esperam por uma chance de sobreviver.
A ferramenta mantém sua confiabilidade mesmo quando parte dos dados do doador está incompleta, comum em ambientes clínicos, garantindo decisões seguras e precisas.
IA em transplantes prevê o momento da morte com precisão, reduzindo desperdício e aumentando órgãos disponíveis para pacientes. Imagem: Dan Race/Shutterstock
Por que essa tecnologia importa tanto?
A previsão mais certeira do momento da morte evita que equipes iniciem processos complexos e caros que acabam sendo descartados. Isso ajuda hospitais, reduz custos e otimiza a alocação de recursos médicos, especialmente em centros com alta demanda.
Entre os benefícios centrais da nova abordagem, destacam-se:
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Redução de 60% nas coletas fúteis.
Previsões mais precisas que especialistas humanos.
Uso de dados clínicos detalhados para maior confiabilidade.
Menor desperdício de recursos financeiros e operacionais.
Possível ampliação do número de órgãos realmente utilizados.
Os pesquisadores consideram essa tecnologia um avanço significativo na prática de transplantes, reforçando “o potencial das técnicas avançadas de IA para otimizar a utilização de órgãos de doadores falecidos após parada cardiorrespiratória”.
O próximo passo é adaptar o sistema para transplantes de coração e pulmão, ampliando ainda mais seu impacto na área da saúde.
Autoridades de saúde dos Estados Unidos investigam o primeiro caso humano registrado da variante H5N5 da gripe aviária, identificado em uma moradora do Condado de Grays Harbor, no Estado de Washington.
A infecção inédita foi confirmada pelo Departamento de Saúde estadual e gerou alerta devido ao fato de essa cepa nunca ter sido observada em humanos. A paciente, uma idosa que possuía uma pequena criação de galinhas, apresentou sintomas graves e de rápida progressão. As informações são do Metrópoles.
Gripe aviária é uma infecção viral altamente contagiosa que afeta principalmente aves silvestres e domésticas (Imagem: Freepik [gerado com IA])
A investigação busca esclarecer se houve contato direto com aves infectadas e se existem outros casos com sinais semelhantes na região. Embora o episódio tenha reforçado a necessidade de vigilância, autoridades afirmam que o risco populacional permanece baixo, já que não há transmissão de gripe aviária entre humanos.
Gripe aviária: como o vírus age e quais são os riscos
A gripe aviária — ou influenza aviária — é uma infecção viral altamente contagiosa que afeta principalmente aves silvestres e domésticas.
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O vírus influenza tipo A, responsável pelas variantes, como H5N1 e H5N5, circula globalmente entre aves aquáticas selvagens e pode ocasionalmente infectar outros animais, incluindo mamíferos e humanos, geralmente após contato direto com aves contaminadas.
Apesar de existirem relatos de humanos infectados após exposição a animais doentes, as autoridades reforçam que nenhuma forma conhecida da gripe aviária é transmissível de pessoa para pessoa. Isso significa que, mesmo com a confirmação da variante H5N5 em um paciente, não há indícios de risco epidemiológico mais amplo.
Apesar de o caso da variante H5N5 tenha evoluído rapidamente, a paciente permanece em condição estável (Imagem: Pordee_Aomboon/Shutterstock)
Principais sinais de gripe aviária em aves incluem:
Dificuldade respiratória;
Secreção nasal ou ocular;
Espirros;
Problemas de coordenação;
Torcicolo;
Diarreia;
Alta mortalidade.
Todas as suspeitas da doença devem ser notificadas às autoridades agropecuárias, especialmente quando há sinais respiratórios, neurológicos ou mortes súbitas em aves.
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Não há indícios que a variante seja transmitida entre humanos (Imagem: Corona Borealis Studio/Shutterstock)
Orientações de prevenção e monitoramento
Embora o caso da variante H5N5 tenha evoluído rapidamente, a paciente permanece em condição estável e segue monitorada por equipes estaduais e nacionais. O governo de Washington reforça a importância de relatar aves doentes ou mortas e orienta criadores a usar equipamentos de proteção, como luvas, máscaras, proteção ocular e roupas impermeáveis, ao manipular animais.
Além disso, medidas de prevenção incluem evitar contato com animais selvagens vivos ou mortos e não consumir alimentos crus, como leite não pasteurizado. A vacinação sazonal contra a gripe também pode reduzir o risco de agravamento em caso de exposição ao vírus aviário.
Embora não exista risco imediato para a população, especialistas destacam que acompanhar a evolução do vírus é essencial para impedir sua disseminação entre animais e humanos.
Esporte1 semana atrás
