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publicado em 09/03/2012 às 12h00:00
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Un algoritmo computacional fue capaz de ayudar a identificar, en las imágenes de resonancia magnética de adolescentes sanos, aquellos con mayor riesgo de desarrollar síntomas del trastorno bipolar. La experiencia, que se celebró en el Kings College de Londres, Inglaterra, bajo la coordinación de la profesora Leticia Oliveira, del Departamento de Fisiología y Farmacología del Instituto de Biomédica de la Universidad Federal Fluminense (UFF), y el investigador Janaina Mourao-Miranda, fue objeto de un artículo recientemente publicado en la revista Public Library of Science, PLoS los prestigiosos Uno de ellos era también el punto de partida de Oliveira regresó a Brasil, para continuar el trabajo en la FFU, tratando de entender cómo funciona el cerebro en respuesta a imágenes de violencia.

Pero, ¿qué es un algoritmo? "Un algoritmo es una secuencia finita de operaciones básicas, cuya aplicación resuelve un problema computacional. El algoritmo en este estudio se asoció con la metodología de reconocimiento de patrones (reconocimiento de patrones), que sirve para clasificar los objetos en función de sus características", dice Leticia, joven científico de nuestro Estado, FAPERJ, en la actualidad se dedica al diseño de los circuitos neuronales de la regulación de las emociones: un estudio en la resonancia magnética funcional (RFM).

Algoritmos funcionales se han utilizado con éxito en pacientes de imágenes con la enfermedad de Alzheimer y el autismo. "El punto es que los cerebros de los pacientes de Alzheimer, por ejemplo, parece un poco complicado y diferentes cerebros sanos, lo que facilita su reconocimiento. Ahora, sin embargo, la técnica se utilizó por primera vez en individuos sanos y podría ayudar identificar a los adolescentes con un riesgo real de desarrollar los síntomas del trastorno bipolar ", el investigador llega a la vida. Ella insiste en que la detección temprana es clave para iniciar el tratamiento, lo que puede retrasar, reducir o incluso prevenir el desarrollo de la enfermedad. Como explica el investigador, algunos trastornos mentales se manifiestan en la adolescencia tardía. "En el caso del trastorno bipolar, la historia familiar no es concluyente, sino que significa un 10% el riesgo de desarrollar la enfermedad. En este y otros casos de la enfermedad mental, el diagnóstico precoz puede ser crucial para un buen pronóstico", subraya.

En su experiencia, se reunió un grupo de voluntarios adolescentes, entre los cuales eran hijos de padres con trastorno bipolar y los hijos de padres sanos. En una primera etapa, era necesario para "entrenar" el algoritmo para identificar las imágenes de resonancia magnética de todos los adolescentes sanos en el momento del experimento, los que eran hijos de padres con la enfermedad. "Haciendo uso de la metodología de reconocimiento de patrones, el algoritmo pudo identificar patrones de actividad cerebral que distinguen a los hijos jóvenes de los pacientes con la enfermedad. Es importante tener en cuenta que esto fue hecho con una alta tasa de éxito del 75%", aclara.

Además de la clasificación, el algoritmo proporciona un valor numérico que representa la confianza de que el algoritmo para clasificar a cada persona como hijo de padres con trastorno o hijos de padres sanos. Este valor se denomina por los expertos como la probabilidad predicha. Por lo tanto, el programa, señaló algunos adolescentes, por ejemplo, 80% de probabilidad de ser el hijo de padres con el trastorno, mientras que otro joven estaba en el rango del 60%.

"Más tarde se realizó el seguimiento de los niños cuyos padres se molestaron y se observó que algunos de ellos realmente desarrollado síntomas de ansiedad o depresión. Curiosamente, las probabilidades predichas para estos adolescentes eran más altos que para los adolescentes que no desarrollaron los síntomas" Leticia dijo. De acuerdo con el investigador, estos resultados sugieren que la probabilidad predicha podría ser utilizado con una medida de la vulnerabilidad y esta metodología se podría utilizar en el futuro para ayudar a identificar pacientes en riesgo de varios tipos de trastornos mentales.

En UFF, se ha seguido ganando, pero ahora para ayudar a los investigadores a comprender el funcionamiento y las reacciones del cerebro ante imágenes de violencia. El primer paso es formar el algoritmo para evaluar las diferencias en la resonancia magnética del funcionamiento del cerebro antes o imágenes neutrales ante las imágenes de la violencia. "Para ello, contamos con un grupo de voluntarios sanos, que se someten a varios tipos de imágenes de la violencia". "Hemos visto que esta misma metodología puede ser empleado con éxito en varias áreas. En un análisis preliminar, los resultados parecen ser muy interesante, pero tenemos que analizar en profundidad y, sobre todo para evaluar cuáles son los efectos que tiene la violencia en el cerebro", dice. Otro paso futuro será para dirigir el uso del algoritmo para identificar el riesgo potencial de estrés post-traumático. "Puede ser una gran ayuda en el diagnóstico de la patología", concluye.

Fuente: FAPERJ
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