Os sinais que controlam muitas das funções mais essenciais do cérebro e do corpo — consciência, sono, respiração, frequência cardíaca e movimento — percorrem feixes de fibras da substância branca no tronco encefálico, mas os sistemas de imagem até agora não conseguiram resolver com precisão esses cabos neurais cruciais. Isso deixou pesquisadores e médicos com pouca capacidade de avaliar como eles são afetados por traumas ou neurodegeneração. 

Em um novo estudo, uma equipe de pesquisadores do MIT, da Universidade de Harvard e do Hospital Geral de Massachusetts revela um software com inteligência artificial capaz de segmentar automaticamente oito feixes distintos em qualquer sequência de ressonância magnética de difusão.

No estudo de acesso aberto, publicado em 6 de fevereiro nos Anais da Academia Nacional de Ciências (Proceedings of the National Academy of Sciences ),  a equipe de pesquisa liderada pelo estudante de pós-graduação do MIT, Mark Olchanyi, relata que sua Ferramenta de Feixe Cerebral do Tronco Encefálico (BrainStem Bundle Tool - BSBT), que foi disponibilizada publicamente , revelou padrões distintos de alterações estruturais em pacientes com doença de Parkinson, esclerose múltipla e traumatismo cranioencefálico, além de lançar luz sobre a doença de Alzheimer. Ademais, o estudo demonstra que a BSBT permitiu o rastreamento retrospectivo da cicatrização do feixe neurovascular em um paciente em coma, refletindo seu processo de recuperação ao longo de sete meses.

“O tronco encefálico é uma região do cérebro que essencialmente não é explorada porque é difícil de visualizar por imagem”, diz Olchanyi, doutorando no Programa de Engenharia Médica e Física Médica do MIT. “As pessoas realmente não entendem sua composição do ponto de vista da imagem. Precisamos entender como a substância branca se organiza nos seres humanos e como essa organização se desorganiza em certos distúrbios.”

O professor Emery N. Brown , orientador da tese de Olchanyi e coautor sênior do estudo, acrescenta : “O tronco encefálico é um dos centros de controle mais importantes do corpo. Os algoritmos de Mark representam uma contribuição significativa para a pesquisa de imagem e para nossa capacidade de compreender a regulação da fisiologia fundamental. Ao aprimorar nossa capacidade de obter imagens do tronco encefálico, ele nos oferece um novo acesso a funções fisiológicas vitais, como o controle dos sistemas respiratório e cardiovascular, a regulação da temperatura, como nos mantemos acordados durante o dia e como dormimos à noite.”

Brown é o Professor Edward Hood Taplin de Neurociência Computacional e Engenharia Médica no Instituto Picower para Aprendizagem e Memória, no Instituto de Engenharia Médica e Ciência e no Departamento de Ciências Cerebrais e Cognitivas do MIT. Ele também é anestesiologista no MGH e professor na Faculdade de Medicina de Harvard.

A ressonância magnética de difusão ajuda a rastrear os longos ramos, ou “axônios”, que os neurônios estendem para se comunicarem uns com os outros. Os axônios são tipicamente revestidos por uma bainha de gordura chamada mielina, e a água se difunde ao longo dos axônios dentro da mielina, também conhecida como “substância branca” do cérebro. A ressonância magnética de difusão pode destacar esse deslocamento altamente direcionado da água. No entanto, segmentar os distintos feixes de axônios no tronco encefálico tem se mostrado um desafio, pois eles são pequenos e ficam mascarados pelo fluxo de fluidos cerebrais e pelos movimentos produzidos pela respiração e pelos batimentos cardíacos.

Como parte de seu trabalho de tese para melhor compreender os mecanismos neurais que sustentam a consciência, Olchanyi queria desenvolver um algoritmo de IA para superar esses obstáculos. O BSBT funciona rastreando feixes de fibras que penetram no tronco encefálico a partir de áreas vizinhas mais acima no cérebro, como o tálamo e o cerebelo, para produzir um “mapa de fibras probabilístico”. Um módulo de inteligência artificial chamado “rede neural convolucional” combina então o mapa com vários canais de informações de imagem do interior do tronco encefálico para distinguir oito feixes individuais.

Para treinar a rede neural a segmentar os feixes, Olchanyi "mostrou" a ela 30 exames de ressonância magnética de difusão (RMd) de voluntários do Projeto Conectoma Humano (HCP). Os exames foram anotados manualmente para ensinar a rede neural a identificar os feixes. Em seguida, ele validou o BSBT testando sua saída com dissecções de referência de cérebros humanos post-mortem, onde os feixes estavam bem delineados por meio de inspeção microscópica ou imagens de altíssima resolução, embora com baixa resolução. Após o treinamento, o BSBT tornou-se proficiente na identificação automática dos oito feixes de fibras distintos em novos exames.

Em um experimento para testar sua consistência e confiabilidade, Olchanyi incumbiu o BSBT de encontrar os feixes de neurônios em 40 voluntários que realizaram exames separados com dois meses de intervalo. Em cada caso, a ferramenta conseguiu encontrar os mesmos feixes nos mesmos pacientes em cada um dos dois exames. Olchanyi também testou o BSBT com múltiplos conjuntos de dados (não apenas o HCP) e até mesmo inspecionou como cada componente da rede neural contribuía para a análise do BSBT, desativando-os um por um.

Após o algoritmo ser devidamente treinado e validado, a equipe de pesquisa passou a testar se a capacidade de segmentar feixes de fibras distintos em exames de ressonância magnética de difusão poderia permitir o rastreamento de como o volume e a estrutura de cada feixe variavam com a doença ou lesão, criando um novo tipo de biomarcador. Embora o tronco encefálico seja difícil de examinar em detalhes, muitos estudos mostram que doenças neurodegenerativas o afetam, frequentemente nos estágios iniciais de sua progressão.

Olchanyi, Brown e seus coautores aplicaram a BSBT a dezenas de conjuntos de dados de exames de ressonância magnética de difusão de pacientes com Alzheimer, Parkinson, esclerose múltipla e traumatismo cranioencefálico (TCE). Os pacientes foram comparados a controles e, às vezes, a si mesmos ao longo do tempo. Nos exames, a ferramenta mediu o volume do feixe e a “anisotropia fracional” (AF), que rastreia a quantidade de água que flui ao longo dos axônios mielinizados em comparação com a quantidade que se difunde em outras direções, um indicador da integridade estrutural da substância branca.

Em cada condição, a ferramenta encontrou padrões consistentes de alterações nos feixes neuronais. Enquanto apenas um feixe apresentou declínio significativo na doença de Alzheimer, na doença de Parkinson a ferramenta revelou uma redução na anisotropia fracionada (FA) em três dos oito feixes. Também revelou perda de volume em outro feixe em pacientes entre uma avaliação inicial e um acompanhamento de dois anos. Pacientes com esclerose múltipla (EM) apresentaram suas maiores reduções de FA em quatro feixes e perda de volume em três. Enquanto isso, pacientes com traumatismo cranioencefálico (TCE) não apresentaram perda de volume significativa em nenhum feixe, mas reduções de FA foram evidentes na maioria dos feixes.

Os testes realizados no estudo demonstraram que o BSBT se mostrou mais preciso do que outros métodos de classificação na discriminação entre pacientes com problemas de saúde e indivíduos do grupo de controle.

Portanto, a BSBT pode ser “um complemento fundamental que auxilia os métodos atuais de diagnóstico por imagem, fornecendo uma avaliação detalhada da estrutura da substância branca do tronco encefálico e, em alguns casos, informações longitudinais”, escreveram os autores.

Por fim, no caso de um homem de 29 anos que sofreu um traumatismo cranioencefálico grave, Olchanyi aplicou a técnica BSBT a exames realizados durante os sete meses em que o homem esteve em coma. A ferramenta mostrou que os feixes nervosos do tronco encefálico haviam sido deslocados, mas não seccionados, e que, ao longo do coma, as lesões nos feixes nervosos diminuíram em um terço de volume. À medida que cicatrizavam, os feixes também retornavam à sua posição original.

Os autores escreveram que o BSBT "tem um potencial prognóstico substancial, ao identificar feixes preservados no tronco encefálico que podem facilitar a recuperação do coma".

Os outros autores seniores do estudo são Juan Eugenio Iglesias e Brian Edlow. Os demais coautores são David Schreier, Jian Li, Chiara Maffei, Annabel Sorby-Adams, Hannah Kinney, Brian Healy, Holly Freeman, Jared Shless, Christophe Destrieux e Hendry Tregidgo.

O financiamento para o estudo veio dos Institutos Nacionais de Saúde (NIH), do Departamento de Defesa dos EUA, da Fundação James S. McDonnell, da Fundação Rappaport, do Instituto Americano SidS, da Fundação Americana do Cérebro, da Academia Americana de Neurologia, do Centro para a Integração da Medicina e Tecnologia Inovadora, do Projeto para Pesquisa em Neurociência e do Centro de Ciências da Vida de Massachusetts.