Atualmente, os dispositivos utilizados para analisar os nervos motores e sensoriais que conectam o cérebro e a medula espinhal são grandes demais e apresentam riscos aos pacientes. Pesquisadores da Universidade de Cambridge desenvolveram uma nova tecnologia robótica minúscula que pode realizar o mesmo procedimento, porém de forma muito menos invasiva.
O equipamento é um tipo de fita eletrônica que envolve fibras nervosas delicadas e pode ser aplicado para monitorar, diagnosticar e tratar distúrbios neurológicos, como epilepsia e a dor crônica.
O dispositivo que “abraça” o nervo
O dispositivo, chamado de “manguito nervoso”, foi desenvolvido usando técnicas eletrônicas e de robótica suave.
Ele é constituído por um material de polímeros condutores dividido em duas camadas.
Seu tamanho permite que seja aplicado com uma agulha cirúrgica no local desejado.
Com pequenos impulsos elétricos, a fita se movimenta do equipamento até as fibras nervosas, enrolando-as suavemente.
Isso permite que os médicos monitorem os nervos de forma muito mais fácil do que os métodos tradicionais, apresentando pouco perigo ao paciente.
Os pesquisadores testaram o dispositivo em ratos de laboratório e os resultados foram um sucesso. A tecnologia foi inserida no cérebro dos animais sem a necessidade de suturas cirúrgicas ou colas, envolvendo os nervos de forma satisfatória. Além disso, os experimentos demonstraram que requer tensões elétricas bem baixas para se movimentar de forma controlada.
Usando esta abordagem, podemos alcançar nervos que são difíceis de alcançar através de cirurgia aberta, como os nervos que controlam a dor, a visão ou a audição, mas sem a necessidade de implantar nada dentro do cérebro. Damiano Barone, um dos autores do estudo, para o Medical Xpress.
Damiano Barone, um dos autores do estudo, para o Medical Xpress.
Agora, a equipe de pesquisa planeja realizar mais testes em modelos animais, visando começar os experimentos em humanos nos próximos anos. Os sonhos mais distantes dos cientistas incluem a criação de dispositivos que possam mover-se pelo corpo e cérebro para tornar os tratamentos de doenças mais eficazes.
Todas as pessoas que menstruam sabem que, nem sempre, podemos contar com a regularidade do ciclo, uma vez que podem acontecer atrasos e até mesmo casos em que a menstruação não mantém uma frequência certa.
Além disso, a correria do dia a dia pode nos fazer deixar essa parte importante da vida passar desapercebida. Sendo assim, contar com a ajuda da tecnologia para acompanhar o ciclo menstrual pode ser muito útil, mesmo não sendo 100% preciso.
Muitos aplicativos calculam o ciclo, ajudam a identificar o período fértil e da temida tensão pré-menstrual (TPM). Veja abaixo uma lista com cinco dos melhores aplicativos gratuitos para acompanhar a menstruação, para Android e iOS.
5 melhores apps gratuitos para acompanhar a menstruação
1 – Clue
Este é um dos aplicativos mais famosos no tema, que ajuda a prever o início do próximo ciclo, calculando o período de ovulação e TPM. É possível também anotar a intensidade do sangramento, suas emoções durante os dias e a aparência da pele, além de dores no corpo e atividades sexuais praticadas.
No app também é possível ativar lembretes sobre o próximo ciclo, sendo um dos aplicativos mais completos para acompanhar a menstruação.
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2 – OvuView
O aplicativo pode ser encontrado nas versões gratuita e paga. O app grátis oferece um calendário menstrual que permite o registro das informações sobre humor, sintomas e até o lembrete para tomar o anticoncepcional.
A versão paga do app conta também com a função de ativar o modo “gravidez” ou “evitar gravidez”, o que faz o controle ser ainda mais preciso.
3 – Flo
Com o Flo, você pode acompanhar informações além do ciclo menstrual, a quantidade de atividades físicas que você procura no dia a dia, sem falar no nível de hidratação do corpo.
Caso ocorra uma gravidez, o app também conta com uma função para visualizar e acompanhar o dia a dia da gestação, acompanhando os passos de perto.
4 – Calendário Menstrual: Meu Calendário
Sendo uma versão totalmente visual e colorida, o app chama atenção por ser um dos mais fáceis de usar, sendo possível anotar as relações sexuais praticadas no mês, se o orgasmo foi atingido, as variações de humor, o peso, entre outros detalhes.
O app também permite escolher quantos dias antes da menstruação vir ele deve enviar um lembrete, para não haver surpresas.
5 – Glow
Apostando em um gráfico que indica os dias de maior pico de fertilidade, o Glow é um aplicativo disponível no mercado que auxilia quem quer engravidar, mas também quem quer evitar uma gestação.
Além disso, o app também mostra os cuidados diários que podem servir para amenizar os sintomas negativos, que estão presentes desde antes da menstruação aparecer.
Corra mais e viva por um longo tempo! Não sabemos se a regra é aplicável a qualquer pessoa. Mas evidências científicas apontam que corredores profissionais realmente podem prolongar sua vida com o exercício extremo. Pesquisadores do Canadá e da Austrália conduziram um estudo com atletas e descobriram um ganho médio de 5 anos de vida em comparação com pessoas comuns.
Os detalhes da pesquisa, que se baseou em dados de saúde de 200 corredores nas décadas de 1950, 60 e 70, foram divulgados na revista British Journal of Sports Medicine.
Corredores profissionais vivem mais
Um estudo anterior, de 2018, já havia concluído que corredores vivem, em média, 12 anos a mais.
Agora, a nova pesquisa confirma o aumento da expectativa de vida entre o grupo com dados de três décadas.
Em menos de 4 minutos, os corredores que participaram do estudo corriam 1 milha.
Segundo os resultados da análise, aqueles capazes de terminar esse circuito vivem em média 5 anos a mais que a população geral.
Os corredores da década de 60 registraram a maior expectativa de vida quando comparados com as pessoas das décadas seguintes.
Uma das explicações para o ganho de vida extra dos corredores está no estilo de vida. O intenso treinamento físico melhora a capacidade dos sistemas respiratório, cardiovascular, metabólico e muscular.
Embora não tenhamos conseguido determinar a causa da morte da maioria dos corredores, estudos que relatam ciclistas do Tour de France e coortes de atletas olímpicos (que incluem corredores de média e longa distância) sugerem que os efeitos na longevidade são mediados principalmente pela diminuição das taxas de doenças cardiovasculares e de câncer mortalidade relacionada
Trecho do estudo
Mas pode não ser apenas isso. Existe a hipótese de genes favoráveis em taxas mais elevadas nesse grupo de pessoas. Entre os participantes da pesquisa havia 20 irmãos e diversas duplas de pai e filho. Isso levou os pesquisadores a suspeitarem de que o fator genético também influencia a maior expectativa de vida dos atletas.
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Outros estudos questionam se o treinamento intenso realmente traz mais benefícios do que problemas de saúde. Entre os ciclistas, por exemplo, o risco de morte prematura é maior. Independente disso, manter um estilo de vida com exercícios pode te ajudar a prolongar a vida e evitar o envelhecimento. O Olhar Digital, inclusive, já abordou o assunto. Confira!
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.
Negócios1 semana atrás
