Algoritmo da Google e Mayo Clinic permite melhor compreensão das atividades cerebrais

O novo modelo de aprendizado de máquina sonda como as regiões do cérebro interagem utilizando apenas um pulso único de estimulação elétrica.

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O novo modelo de aprendizado de máquina sonda como as regiões do cérebro interagem utilizando apenas um pulso único de estimulação elétrica.

Um novo estudo da Mayo Clinic com o Google Research, nos Estados Unidos, desenvolveu um novo algoritmo de inteligência artificial. O objetivo dessa tecnologia é ajudar a compreender as interações entre regiões do cérebro. Assim, será possível otimizar os dispositivos que utilizam o método de estimulação elétrica do cérebro para tratar doenças. Entre as possibilidades para uma futura aplicação dessas tecnologias, estão a doença de Parkinson, a epilepsia e o AVC. Os resultados foram publicados na PLOS Computational Biology.

Segundo os cientistas, estudar a atividade das redes cerebrais é complexo. A dificuldade de obter essas informações está no fato de que a quantidade de medições que podem ser feitas nos pacientes é limitada e, mesmo os sinais registrados são complexos. Isso porque é necessário analisar os breves pulsos de corrente elétrica de uma área do cérebro enquanto outras respostas acontecem. Como a tensão, que é medida em outra região do órgão.

Para simplificar essa tarefa, os pesquisadores da Mayo Clinic desenvolveram um conjunto de padrões que pudesse facilitar as comparações entre os efeitos da estimulação elétrica no cérebro.

Um novo tipo de algoritmo

A ideia era criar uma técnica matemática que caracterizasse como os conjuntos de entradas convergem em regiões do cérebro humano. O que, de acordo com os pesquisadores, ainda não existia na literatura científica. Logo, os pesquisadores da Google e da Mayo Clinic optaram por desenvolver uma nova categoria de algoritmo, nomeada como “identificação de curva do perfil base”.

O novo modelo de aprendizado de máquina sonda como as regiões do cérebro interagem utilizando apenas um pulso único de estimulação elétrica. Diferente dos estudos anteriores, essa forma de abordagem deve descobrir como o cérebro respondeu aos estímulos em diferentes regiões a partir dos dados coletados ao longo do tempo.

A criação foi possível com a implantação de uma matriz de eletrodos em um paciente, onde sua função cerebral foi mapeada para possibilitar a remoção de um tumor. Dessa forma, diversas interações captadas pelos eletrodos resultaram em pontos de tempo que poderão ser estudados usando o novo algoritmo.

Os autores do estudo oferecem ainda um pacote de códigos, que pode ser baixado para demais pessoas explorarem a técnica. Nesse contexto, “compartilhar o código desenvolvido é uma parte essencial de nossos esforços para ajudar a reprodutibilidade da pesquisa”, afirma a Dra. Dora Hermes (Ph.D.), engenheira biomédica e autora sênior.

A pesquisa do novo algoritmo recebeu apoio do National Institutes of Health’s (NIH), National Center for Advancing Translational Sciences, Science Clinical and Translational Science Award, National Institute of Mental Health Collaborative Research in Computational Neuroscience e Federal Ministry of Education and Research.

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