Em unidades de terapia intensiva, alguns pacientes que aparentam estar inconscientes ocupam uma zona cinzenta em sua relação com o mundo. Para melhor diagnosticá-los e prever seu potencial de recuperação, Dragana Manasova, Jacobo Sitt e seus colegas desenvolveram uma ferramenta automatizada que integra múltiplas modalidades para análise da consciência.

Testado em três centros de atendimento europeus, o método pode contribuir para uma avaliação mais precisa e personalizada dos distúrbios de consciência.

O trabalho foi publicado na revista Brain .

Após um AVC, traumatismo cranioencefálico ou parada cardíaca, alguns pacientes sofrem danos cerebrais graves e perdem a consciência por períodos que variam de alguns dias a várias semanas ou meses. Eles podem então se encontrar em um espectro de estados intermediários entre a vigília e a perda completa da consciência, denominados distúrbios da consciência.

Esses distúrbios incluem, por exemplo, a síndrome da vigília não responsiva (anteriormente conhecida como estado vegetativo), caracterizada por ciclos normais de sono-vigília: os pacientes abrem os olhos e respiram de forma independente, mas parecem incapazes de interagir com o ambiente.

Em contraste, o estado de consciência mínima apresenta sinais fugazes de percepção: acompanhar um objeto com os olhos, reagir a uma voz familiar ou fazer um leve gesto em resposta a um pedido.

Ajudar esses pacientes é extremamente difícil. Alguns certamente entendem o que lhes é dito, mas não conseguem expressar isso por meio de movimentos voluntários — isso é conhecido como dissociação cognitivo-motora .

"Não existe uma fronteira clara entre estados de consciência normais e anormais", explica Dragana Manasova, ex-aluna de doutorado do DreamTeam no Instituto do Cérebro de Paris e atualmente pesquisadora de pós-doutorado no Laboratório Lewis do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT).

"Por convenção, os médicos consideram que os pacientes estão se recuperando quando conseguem se comunicar e manipular objetos. No entanto, o estado dos pacientes pode oscilar consideravelmente, e o momento da melhora continua difícil de prever."

A incerteza quanto aos resultados para o paciente complica o atendimento clínico e é uma importante fonte de angústia para as famílias, ressaltando a necessidade de caracterizar melhor os estados de consciência dos pacientes e de utilizar os indicadores mais confiáveis.

Este é o desafio abordado por um estudo multicêntrico europeu coordenado por Jacobo Sitt no Instituto do Cérebro de Paris. Dragana Manasova participou do estudo durante seu doutorado. Os pesquisadores propõem uma abordagem inovadora: combinar seis técnicas de avaliação, cada uma capturando um aspecto distinto da função cerebral: eletroencefalografia (EEG) de alta densidade em repouso e durante uma tarefa auditiva, ressonância magnética estrutural e funcional, ressonância magnética de difusão e tomografia por emissão de pósitrons (PET).

Os dados resultantes são então processados usando algoritmos de aprendizado de máquina para torná-los interpretáveis. O objetivo? Determinar o que cada uma dessas técnicas revela sobre a consciência e como elas podem ser usadas para melhorar o diagnóstico e o prognóstico.

Como parte do consórcio europeu PerBrain, a equipe recrutou quase 400 pacientes na França, Alemanha e Itália e comparou seus resultados clínicos com as previsões da análise multimodal.

Os resultados indicam que a combinação de dados de múltiplas técnicas melhora significativamente o desempenho do modelo: quanto mais modalidades disponíveis, mais confiáveis são as previsões.

Os pesquisadores também mostram que as modalidades que mais contribuem para o diagnóstico não são necessariamente as mesmas que preveem os resultados para o paciente.

Medidas funcionais da atividade cerebral — medidas metabólicas obtidas por PET ou medidas elétricas obtidas por EEG — fornecem informações úteis sobre o estado atual de consciência dos pacientes, mas são menos informativas sobre sua evolução.

Por outro lado, medidas estruturais, como a ressonância magnética de difusão, que analisa a integridade das conexões cerebrais, ou a ressonância magnética convencional, que avalia a integridade anatômica, são mais relevantes para o prognóstico.

Por fim, discrepâncias entre modalidades — por exemplo, entre EEG e ressonância magnética — são particularmente comuns em pacientes que, em última análise, apresentam melhora. Em outras palavras, essas divergências, longe de serem problemáticas, podem, na verdade, sinalizar a presença de "ilhas de consciência" que nem sempre são captadas apenas pela observação clínica.

"O objetivo do nosso estudo foi reunir uma ampla gama de dados clínicos e de neuroimagem em uma única estrutura analítica coerente. Ao combinar essas fontes de informação ricas e complementares, buscamos obter uma melhor compreensão dos estados cerebrais complexos, tal como ocorrem na prática clínica real", explica Dragana Manasova.

"Este trabalho também oferece informações sobre como as análises computacionais, incluindo modelos de inteligência artificial, podem apoiar a tomada de decisões médicas e ajudar os médicos a fazer escolhas mais informadas."

"Agora que demonstramos o poder e a utilidade da análise multimodal no auxílio aos médicos, gostaríamos de ver essa ferramenta adotada em centros especializados", explica Jacobo Sitt, codiretor do Laboratório PICNIC no Instituto do Cérebro de Paris.

A ferramenta desenvolvida pela equipe é um dispositivo pequeno e fácil de usar, adequado para ambientes clínicos. Ela fornece uma avaliação probabilística e integrativa da condição do paciente, dando à equipe médica total liberdade para contextualizar e interpretar os resultados.

"Essa ferramenta não substitui a experiência humana, mas oferece uma maneira de objetivar observações clínicas frequentemente ambíguas e personalizar o atendimento ao paciente com o objetivo de alcançar a melhor recuperação possível", conclui o pesquisador.

"Isso também nos permite compreender melhor a ligação entre a biologia cerebral e a experiência subjetiva."