A transformação de uma ressonância magnética cerebral em uma rede hiperbólica de nós permite que os pesquisadores detectem a interrupção da conectividade cerebral causada pela doença de Alzheimer.
Representando redes cerebrais (à esquerda) no espaço hiperbólico (à direita), os pesquisadores mostraram que podem distinguir cérebros saudáveis daqueles com neurodegeneração da doença de Alzheimer.
Representando redes cerebrais (à esquerda) no espaço hiperbólico (à direita), os pesquisadores mostraram que podem distinguir cérebros saudáveis daqueles com neurodegeneração da doença de Alzheimer.
A cada ano, mais de 10 milhões de pessoas em todo o mundo receberão um diagnóstico de demência. Agora, os pesquisadores de Paris desenvolveram uma ferramenta que poderia permitir a detecção de tais distúrbios cerebrais antes que os sintomas se instalem (1). O método também pode ser usado para diagnosticar outros distúrbios cerebrais, como a doença de Parkinson ou um derrame. A ferramenta possui uma “gama inteira de possíveis aplicações clínicas”, diz Alice Longhena, que trabalha na Universidade de Sorbonne, França, e liderou o estudo.
Alzheimer é uma doença cerebral degenerativa que causa perda de memória, comprometimento da cognição e mudanças de personalidade, entre outros sintomas. Eventualmente, isso leva à morte. A morbidade vem principalmente da perda de conectividade entre a substância branca que conecta as áreas corticais do cérebro – a substância cinzenta – liderada a conectividade neurônio -geronista interrompida e atrofia cerebral.
O Alzheimer é tipicamente diagnosticado com o início dos sintomas de perda de memória, que, diz Longhena, pode ser de 5 a ten anos após o início da própria doença. Ela e seus colegas se perguntaram se pode haver uma maneira de diagnosticar a doença mais cedo, uma habilidade que poderia ajudar a iniciar o tratamento mais cedo e diminuir a progressão da doença.
Para esse fim, Longhena e seus colegas se voltaram para a teoria da rede para ver se eles poderiam identificar mudanças de padrões no cérebro doente. Especificamente, a equipe tirou imagens de cérebros saudáveis e doentes e as transformou em redes de nós e hyperlinks usando ressonância magnética estrutural, que mapeia a anatomia cerebral e a ressonância magnética funcional, que mapeia a atividade cerebral por meio de alterações no fluxo sanguíneo. Essas redes foram então representadas no espaço hiperbólico – ou seja, onde as linhas paralelas se encontram e os ângulos de um triângulo somam menos de 180 °. Neste formato, não há vínculos entre nós – em vez disso, a interação entre dois nós é codificada à distância um do outro.
Essa transformação parece “exótica”, diz Longhena. Mas, de uma perspectiva de modelagem, permite que os pesquisadores simplifiquem sua análise da topologia da rede. “Quando você faz a incorporação, você codifica várias informações topológicas nas coordenadas dos nós”, diz ela. Essa compactação torna as redes hiperbólicas potencialmente mais poderosas que as padrão, porque são necessários menos cálculos para extrair as informações desejadas. Os cálculos também são mais rápidos. É mais fácil e rápido calcular uma distância entre dois nós do que encontrar o caminho mais curto.
Ao analisar gráficos hiperbólicos derivados de cérebros saudáveis e doentes, a equipe descobriu que eles poderiam distinguir os dois da geometria dos nós. No cérebro dos pacientes de Alzheimer, as áreas temporais mediais do cérebro-o hipocampo relacionado à memória e a amígdala-tinham interrupção na conectividade estrutural e funcional. Essa interrupção não foi mensurável nas redes originais usando parâmetros topológicos tradicionais. “Como os pacientes foram diagnosticados com a Alzheimer, esperamos detectar essas mudanças”, diz Longhena. No entanto, valida nosso método e mostra por que outras medidas falham, acrescenta ela.
A equipe também encontrou interrupção nas áreas frontais relacionadas ao comportamento do cérebro em redes hiperbólicas derivadas da ressonância magnética estrutural. Nenhuma interrupção foi vista nas redes derivadas das imagens funcionais de ressonância magnética para essas áreas do cérebro, levando Longhena e seus colegas a concluir que poderiam ver alguns danos no nível da rede antes que os sintomas clínicos estivessem.
O estudo inicial envolveu o cérebro de pacientes já diagnosticados com Alzheimer. Longhena diz que a ferramenta também possui potencial de diagnóstico, que outros estudos e ensaios clínicos precisariam confirmar. Willem de Haan, um neurologista que estuda a relação entre redes cerebrais e comprometimento cognitivo no Centro Médico da Universidade de Amsterdã, também vê a promessa da técnica. “Essa abordagem (poderia) levar a um novo marcador sensível a mudanças precoces ou específicas durante o curso da doença de Alzheimer (valor diagnóstico) ou que tem valor prognóstico ou é bom para detectar efeitos de intervenção”, diz ele.
De Haan observa que o método desenvolvido pelos pesquisadores é sensível à interrupção da conectividade de causas diferentes da neurodegeneração. Graças a essa versatilidade, a ferramenta pode ser usada para estudar outros distúrbios cerebrais. “Ao combinar diferentes propriedades teóricas de gráficos em uma incorporação espacial de baixa dimensão, eles estão analisando um nível de ordem superior de organização de rede. Isso o torna bastante abstrato, mas apóia a idéia de que mais informações sobre a organização do cérebro podem ser encontradas com esses tipos mais avançados de análise”, diz De Haan.
Longhena diz que o método pode ser usado para avaliar os danos ao cérebro a partir de um derrame, por exemplo, e depois estudar como o cérebro recria as conexões à medida que a pessoa se recupera. Há também o potencial de usar a técnica para diagnosticar doenças neurodegenerativas antes que os sintomas se instalem. Longhena observa que isso pode ser proibitivamente caro, no entanto, devido ao custo da ressonância magnética funcional. Mas para aqueles de alto risco, os benefícios poderiam superar a despesa.
A. Longhena et al.“A incorporação hiperbólica de redes cerebrais detecta regiões interrompidas pela neurodegeneração na doença de Alzheimer”. Phys. Rev. e111044402 (2025).
