Pesquisadores estão utilizando inteligência artificial para identificar padrões cerebrais complexos, abrindo novas perspectivas sobre doenças neurológicas e neuropsiquiátricas. Esses padrões, denominados endofenótipos dimensionais de neuroimagem (DNEs), representam características neuroanatômicas que podem indicar a progressão e o desenvolvimento de condições como Alzheimer, autismo, depressão tardia e esquizofrenia.
Um estudo recente analisou nove DNEs derivados de pesquisas independentes sobre as doenças mencionadas, utilizando dados do UK Biobank. Os resultados revelaram associações significativas entre esses endofenótipos e fatores genéticos, identificando 31 regiões do genoma que parecem influenciar sua expressão. Essa conexão entre os DNEs e a genética oferece uma nova compreensão dos mecanismos biológicos subjacentes a essas doenças.
Além disso, a pesquisa demonstrou que os DNEs, combinados com pontuações de risco poligênico, melhoraram significativamente a precisão na previsão de 14 categorias de doenças sistêmicas, especialmente aquelas relacionadas à saúde mental e ao sistema nervoso central. Isso sugere que os DNEs podem capturar a expressão de fenótipos cerebrais relacionados a doenças em indivíduos da população geral, permitindo relacionar essas medidas com fatores genéticos, estilo de vida e doenças crônicas. O avanço na identificação precoce e na compreensão das bases biológicas dessas condições pode levar a novas estratégias de prevenção e tratamento, representando um marco importante na área da saúde.
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