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Reconstrução de imagem de ressonância magnética mostrando uma lesão sutil de displasia cortical focal (indicada pelo círculo vermelho) em criança com epilepsia refratária a medicamentos (crédito: Laboratório de Neuroimagem/BRAINN/Unicamp)

Maria Fernanda Ziegler | Agência FAPESP – Uma equipe internacional de pesquisadores desenvolveu uma ferramenta baseada em inteligência artificial (IA) que identifica lesões cerebrais associadas à displasia cortical focal, uma das principais causas de epilepsia refratária a medicamentos e muito difícil de ser diagnosticada. Os detalhes foram divulgados na revista JAMA Neurology.

A displasia cortical focal é uma malformação no córtex caracterizada por lesões em algumas regiões do cérebro. Pacientes com a condição tendem a apresentar resistência ao tratamento com anticonvulsivos e, desse modo, a cirurgia (para remoção das áreas lesionadas) resta como única alternativa para reduzir os sintomas da doença. No entanto, essas lesões cerebrais costumam ser muito sutis e de difícil detecção, o que torna o tratamento da displasia cortical focal ainda mais desafiador.

A partir de técnicas de aprendizado de máquina e da análise de dados de ressonância magnética de 1.185 participantes – incluindo 703 pessoas com displasia cortical focal e 482 controles – a ferramenta, denominada MELD Graph, conseguiu detectar as anormalidades a partir de varreduras nas imagens cerebrais.

A ferramenta, cujo algoritmo está disponível publicamente, detectou 64% das anormalidades cerebrais ligadas à epilepsia que os médicos radiologistas não haviam detectado. Com isso, a expectativa é que a MELD Graph possa atender a mais de 4 milhões de pessoas em todo o mundo que convivem com esta causa de epilepsia.

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Colaboração internacional

O trabalho foi conduzido no âmbito do Consórcio Enigma, rede internacional que reúne cientistas de áreas como genômica de imagem, neurologia e psiquiatria. O grupo busca compreender a estrutura e a função do cérebro com base em ressonância magnética de alta resolução, dados genéticos e outras informações de pacientes com epilepsia, Parkinson, Alzheimer, autismo, esquizofrenia e outras doenças neurodegenerativas.

O desenvolvimento da ferramenta de IA ficou a cargo de pesquisadores do King’s College London e do University College London, ambos do Reino Unido. Já as imagens de ressonância magnética de alta qualidade foram fornecidas por 23 centros de pesquisa em epilepsia em todo o mundo que fazem parte do consórcio. O Instituto Brasileiro de Neurociência e Neurotecnologia (BRAINN) foi uma das instituições com alta capacidade de captação e análise de imagens a fornecer dados para o projeto.

“Nesse tipo de epilepsia, os pacientes – que podem ser adultos ou crianças – têm 30 ou até 50 crises epilépticas por dia. É grave e geralmente as crises não são controladas por medicamentos”.

“Nesse tipo de epilepsia, os pacientes – que podem ser adultos ou crianças – têm 30 ou até 50 crises epilépticas por dia. É grave e geralmente as crises não são controladas por medicamentos. Portanto, a cirurgia para a remoção das lesões cerebrais, embora muito difícil de ser feita, é a mais indicada para esses casos. A nova ferramenta pode auxiliar muito esses pacientes, dando mais celeridade ao tratamento e, sobretudo, melhoria na qualidade de vida dessas pessoas e das famílias”, conta à Agência FAPESP Clarissa Yasuda, professora do Departamento de Neurologia da Faculdade de Ciências Médicas da Universidade Estadual de Campinas (FCM-Unicamp) e integrante do BRAINN, um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) da FAPESP.

De acordo com Luca Palma, da Bambino Gesù Children’s Hospital, na Itália, o MELD Graph identificou uma lesão sutil que muitos radiologistas não perceberam em um menino de 12 anos que tinha crises epilépticas diárias e havia tentado nove medicamentos anticonvulsivos sem nenhuma melhora em sua condição. “Esta ferramenta pode identificar pacientes com epilepsia que podem ser tratados cirurgicamente e ajudar no planejamento cirúrgico – reduzindo riscos, economizando dinheiro e melhorando os resultados”, disse o pesquisador em comunicado à imprensa.

Além de reduzir custos e dar qualidade de vida aos pacientes, outro benefício importante da nova ferramenta é a possibilidade de ampliar o entendimento sobre a displasia cortical focal. “É uma malformação cerebral sobre a qual ainda há muito a se descobrir. A partir da análise dessas imagens de alta qualidade e do uso da ferramenta poderemos identificar padrões, impossíveis de serem percebidos sem a inteligência artificial, e responder a perguntas como, por exemplo, a origem desse problema”, afirma Fernando Cendes, professor da FCM-Unicamp e coordenador do BRAINN.

O artigo Detection of Epileptogenic Focal Cortical Dysplasia Using Graph Neural Networks A MELD Study pode ser lido em: https://jamanetwork.com/journals/jamaneurology/fullarticle/2830410?guestAccessKey=e833d51e-69c6-4a26-bee3-66b84e3e9b0c&utm.

Texto adaptado de divulgação do King´s College London

O MELD Graph é uma ferramenta de IA que pode mudar drasticamente o tratamento de 4 milhões de pessoas em todo o mundo que convivem com a epilepsia, dizem os pesquisadores.

O estudo, publicado no JAMA Neurology por uma equipe do King’s College London e do University College London (UCL), mostra como a ferramenta melhora significativamente a detecção de displasias corticais focais (FCDs, na sigla em inglês), que é uma das principais causas de epilepsia. O trabalho contou com a participação dos pesquisadores Fernando Cendes e Clarissa Yasuda, do CEPID BRAINN.

Os autores do trabalho dizem que a ferramenta acelerará o tempo de diagnóstico, dará aos pacientes o tratamento cirúrgico de que precisam mais rapidamente e reduzirá custos (a economia estimada para o serviço público de saúde do Reino Unido, por exemplo, é de até £55.000 por paciente).

No Reino Unido, 1 em cada 100 pessoas é afetada por epilepsia e convulsões, frequentemente presentes na infância. Uma em cada cinco pessoas com epilepsia tem convulsões causadas por uma anormalidade estrutural (“lesão”) no cérebro. FCDs são uma causa estrutural comum de epilepsia; nestes casos, as convulsões são de difícil controle com medicamentos. A cirurgia para remover a lesão pode ser uma maneira eficaz e segura de interromper as convulsões. No entanto, o desafio é que os FCDs podem ser sutis e difíceis de ver com o olho humano – até metade dessas lesões não são detectadas pelos radiologistas. Atrasos no diagnóstico e na cirurgia significam mais convulsões, mais visitas ao pronto-socorro e mais interrupções na escola, no trabalho e na vida doméstica.

No estudo, os pesquisadores reuniram dados de ressonância magnética de 1185 participantes — incluindo 703 pessoas com FCD e 482 controles — de 23 centros de epilepsia ao redor do mundo no projeto Multicentre Epilepsy Lesion Detection (MELD). Metade do conjunto de dados é de crianças. Eles então treinaram a ferramenta de inteligência artificial (MELD Graph) nas varreduras para detectar essas sutis anormalidades cerebrais que poderiam passar despercebidas.

O autor principal do projeto, Dr. Konrad Wagstyl, do King’s College London, disse:

“Os radiologistas estão atualmente inundados com imagens que precisam revisar. Usar uma ferramenta com tecnologia de IA como o MELD Graph pode apoiá-los em suas decisões, tornando o sistema de saúde mais eficiente, acelerando o tempo de tratamento para os pacientes e aliviando-os de testes e procedimentos desnecessários e caros.”

Como exemplo, o coautor Dr. Luca Palma, do Hospital Infantil Bambino Gesù, Itália, disse: “O MELD Graph identificou uma lesão sutil não detectada por muitos radiologistas em um menino de 12 anos que tinha convulsões diárias e havia tentado nove medicamentos anticonvulsivantes sem nenhuma melhora em sua condição. Esta ferramenta pode identificar pacientes com epilepsia cirurgicamente operável e ajudar no planejamento cirúrgico – reduzindo riscos, economizando dinheiro, melhorando os resultados.”

Embora a ferramenta ainda não esteja clinicamente disponível, a equipe de pesquisa lançou a ferramenta de IA como um software de código aberto. Eles estão realizando workshops para treinar clínicos e pesquisadores em todo o mundo, incluindo o Great Ormond Street Hospital e a Cleveland Clinic, sobre como usá-la.

A primeira autora, Dra. Mathilde Ripart da UCL, afirmou: “Um dos destaques para mim é ouvir médicos de todo o mundo, incluindo o Reino Unido, Chile, Índia e França, que conseguiram usar nossas ferramentas para ajudar seus próprios pacientes.”

A pesquisadora Helen Cross, co-autora do estudo e Presidente da Liga Internacional Contra a Epilepsia, disse: “Conheço muitas crianças que passaram anos tendo convulsões e realizando exames até encontrarmos uma lesão. A comunidade da epilepsia está buscando maneiras de acelerar o diagnóstico e o tratamento. Iniciativas como o MELD têm o potencial de identificar rapidamente anormalidades que podem ser removidas e potencialmente curar a epilepsia.”

A pesquisadora Dra. Sophie Adler da UCL complementou:

“Este tipo de pesquisa só é possível com colaboração internacional. Tivemos o privilégio de trabalhar com 75 pesquisadores e clínicos em direção a este objetivo comum de “nenhuma lesão de epilepsia perdida em todo o mundo”.

Para saber mais

• Ripart M et al., 2025. Detection of epileptogenic focal cortical dysplasia using graph neural networks: a MELD study. JAMA Neurology, Feb 24. doi:10.1001/jamaneurol.2024.5406