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Ondas beta no MEG podem prever a doença de Alzheimer mais de dois anos antes do diagnóstico

Paciente idoso usando capacete para exame de ressonância com médico orientando em clínica médica.

Sinal precoce em ondas beta observado com MEG

Uma alteração discreta na atividade de ondas cerebrais pode antecipar o desenvolvimento da doença de Alzheimer em mais de dois anos antes do diagnóstico, segundo um estudo recente. Os autores afirmam que esse sinal tem potencial para se tornar um biomarcador sensível de declínio cognitivo.

Como o estudo avaliou 85 pessoas com comprometimento cognitivo leve

Para chegar a essa conclusão, neurocientistas da Brown University, nos Estados Unidos, e da Complutense University of Madrid e University of La Laguna, na Espanha, recorreram a uma técnica de imagem não invasiva chamada magnetoencefalografia (MEG). Com ela, eles examinaram a atividade das ondas cerebrais em repouso de 85 pacientes com diagnóstico de comprometimento cognitivo leve.

Ao comparar os registros, a equipa identificou diferenças claras nos padrões de ondas cerebrais entre os participantes que mais tarde evoluíram para a doença de Alzheimer e aqueles que não apresentaram essa progressão no mesmo intervalo.

Padrões ligados à progressão para a doença de Alzheimer

Entre os que acabaram desenvolvendo Alzheimer, a produção de ondas beta ocorreu em menor frequência, com potência mais fraca e por períodos mais curtos. Em contraste, os participantes que não evoluíram para Alzheimer ao longo do mesmo período mostraram surtos de ondas beta relativamente mais longos, mais fortes e mais frequentes.

"We've detected a pattern in electrical signals of brain activity that predicts which patients are most likely to develop the disease within two and a half years," diz a coautora principal e neurocientista Stephanie Jones, da Brown.

"Being able to noninvasively observe a new early marker of Alzheimer's disease progression in the brain for the first time is a very exciting step."

Os padrões observados também batem com uma mudança considerada crítica na atividade de ondas beta, que em pessoas saudáveis costuma surgir por volta dos 60 anos. A partir dessa fase, esses episódios tendem a diminuir, mas, em pessoas com Alzheimer, essa redução geralmente acontece de forma mais acelerada.

O que as mudanças nas ondas beta podem indicar sobre o Alzheimer

Nos últimos tempos, estudos de MEG têm associado variações mínimas nas ondas cerebrais a aprendizagem, memória e função executiva, reforçando o uso da técnica "como um biomarcador de comprometimento cognitivo".

Segundo os investigadores do novo trabalho, porém, tudo depende de como os resultados do MEG são interpretados. Muitas análises usam médias, o que pode apagar detalhes importantes; por isso, eles afirmam ter adotado uma abordagem analítica mais minuciosa.

No fim, ficou evidente que os surtos de ondas beta eram mais curtos nos participantes que depois desenvolveram Alzheimer. Há indícios de que esses surtos de ondas beta, distribuídos pelo cérebro, sejam uma assinatura de controlo inibitório.

Por esse motivo, os autores levantam a hipótese de que a capacidade de ajustar os surtos de ondas beta de acordo com a tarefa cognitiva em curso seja necessária para um funcionamento ideal. Na visão deles, o declínio cognitivo observado nos participantes que evoluíram para Alzheimer "may be directly related to lack of inhibitory cognitive control", como escrevem.

Essa suspeita é compatível com uma hipótese influente segundo a qual, nas fases mais iniciais da doença de Alzheimer, os neurónios se tornam hiperexcitáveis.

Próximos passos: modelagem computacional e testes terapêuticos

"Now that we've uncovered beta event features that predict Alzheimer's disease progression, our next step is to study the mechanisms of generation using computational neural modeling tools," afirma Jones.

"If we can recreate what's going wrong in the brain to generate that signal, then we can work with our collaborators to test therapeutics that might be able to correct the problem."

O estudo foi publicado na revista Imaging Neuroscience.

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