Graças à tecnologia do diagnóstico por imagem, o mapeamento das funções cerebrais pode ser realizado hoje com maior precisão e com a vantagem de não requerer procedimentos invasivos. Um novo software denominado Bia (Brain Image Analyzer) - desenvolvido na Unicamp por Paulo André Vechiatto de Miranda, doutor pelo Instituto de Computação (IC), e pelo grupo do Laboratório de Informação Visual (LIV) - está analisando experimentalmente imagens de ressonância magnética em que se extraem medidas de estruturas do cérebro, tais como do cerebelo e dos hemisférios, buscando identificar a sua correlação com determinadas doenças. Essas imagens são tridimensionais (3D) e contam com um mínimo de intervenção do usuário, devendo se estender, em breve, para as estruturas subcorticais (localizadas abaixo do córtex). "Para que o software chegue à versão final, no entanto, será preciso estender a atual base de treinamentos, que é de 45 imagens, para cerca de 200 imagens", relata Miranda. A primeira versão do software está prevista para fevereiro de 2010.
O software resulta da tese de doutorado de Miranda, recém-defendida no IC, cuja abordagem foi o reconhecimento e delineamento sinérgicos de objetos em imagens com aplicações na medicina. A tese foi orientada pelo professor Alexandre Xavier Falcão. A criação do software aconteceu no âmbito do projeto temático "Identificação e caracterização das etiologias, mecanismos de lesão, disfunção neuronal e defeitos moleculares na epilepsia de lobo temporal mesial e sua relação com a resposta ao tratamento", coordenado pela professora Íscia Lopes Cendes, do Departamento de Genética da Faculdade de Ciências Médicas (FCM). Também teve a participação do programa Cinapce (Cooperação Interinstitucional de Apoio a Pesquisas sobre o Cérebro), coordenado pelo neurologista da FCM Fernando Cendes, que visa promover pesquisas em neurociências e formar uma rede de cooperação entre instituições do Estado de São Paulo. Ambas as iniciativas contaram com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).
É sob este contexto que trabalha Miranda, como "segmentador das imagens", fazendo suas explorações para desvendar achados cerebrais que possam levar à localização de doenças. Em visão computacional, segmentação refere-se ao processo de dividir uma imagem digital em múltiplas regiões ou objetos, com a finalidade de simplificar a sua representação e facilitar a sua análise. Com esta imagem é possível fazer a definição espacial precisa de uma dada estrutura e, como Miranda trabalha com imagens 3D, sua intervenção consiste mais em analisar uma sequência de fatias integralmente.
A alimentação computacional da estrutura do cérebro, que inclui o hemisfério esquerdo, o direito e o cerebelo, futuramente será adaptada para as estruturas subcorticais, estendendo-se ao núcleo caudado (localizado nos núcleos da base, com um importante papel no controle motor) e ao hipocampo (estrutura localizada nos lobos temporais, considerada a principal sede da memória). "Nesta pesquisa pretendemos que o processamento ocorra de maneira automática. Apesar disso, reconhecemos que nem sempre podemos contar com tal recurso, já que o processo pode estar sujeito a falhas. Neste caso, a interpretação do médico será indispensável para fazer as correções interativas."
Neste caso, o Clouds define para cada objeto uma imagem fuzzy, isto é, uma imagem de pertinência. A diferença deste em relação a outros métodos empregados na literatura, como o atlas (mapa probabilístico), é que a nova abordagem evita o uso de registro não-rígido. Segundo Miranda, o problema do registro é que ele tem de definir uma imagem de referência, gerando um viés em relação à anatomia particular. "Nosso método não precisa disso. A gente simplesmente separa as imagens por grupos de alta similaridade e o ponto forte do método é que ele explora a sinergia entre um modelo e um algoritmo de delineamento, obtendo um resultado mais preciso." Este método do IC é inédito no mundo e a pesquisa sobre ele trouxe várias contribuições na área, com divulgação em vários periódicos internacionais, como no Journal of Matematical Image Vision (JMIV), publicado em outubro deste ano.
Com a adoção desse modelo matemático do cérebro, o geométrico, é possível fazer uma espécie de dissecação virtual. "Ao estudar o cérebro, é preciso desmembrá-lo", esclarece Falcão. Ele deve, porém, atuar em conjunto com outro método, já em desenvolvimento no IC, que separa os tecidos. As substâncias cinza e branca do cérebro fazem parte dessas estruturas dissecadas.
A quantidade de dados, tanto de imagens quanto de dados biológicos que poderão ser explorados para esta finalidade, ninguém sabe "quem são" e "quais são". "Num primeiro momento armazenamos o máximo de informações. As medidas, quando calculadas e transpostas para o sistema, apontarão a probabilidade que aquele indivíduo tem para apresentar determinada doença". E o sistema automático pode dar este indicativo, sugere Falcão. "Isso poderia auxiliar o diagnóstico e dar suporte ao desenvolvimento de outras pesquisas em Neurologia", salienta.
Todo o sistema é analisado através da tela do computador. Como as imagens já são obtidas na forma digital, já que a ressonância é digital, elas são armazenadas na base de dados do projeto Cinapce. O papel do Bia, reforça Miranda, é ler as imagens, processá-las e criar novas formas de enxergá-las. Em outro trabalho, por exemplo, desenvolvido no ano passado, a visibilização identificou regiões onde havia displasia (anomalia no desenvolvimento de um órgão) cortical no cérebro, para tentar confirmar o diagnóstico antes da cirurgia. Sem ela, seria improvável identificar onde estaria a displasia, porque a forma com que a imagem é adquirida na ressonância não permite enxergá-la com nitidez. As doenças que poderiam ser contempladas pelo uso desta ferramenta seriam as epilepsias, que são o foco do Cinapce, e outras doenças como o Alzheimer, a esquizofrenia e o Parkinson. "Contudo ainda não sabemos definitivamente quais as patologias que serão detectadas. Esta será uma etapa posterior. Mesmo assim, o que queremos é ir um pouco além, não somente medir o volume cerebral, mas ainda a diferença de forma e textura", diz Falcão. O grupo de Neuroimagem da Unicamp tem buscado conhecer a origem dessas doenças, quais são as características que levam à ela e saber a sua evolução.
Falcão revela que, se um paciente com epilepsia não responde a um medicamento, então é removida cirurgicamente a região do cérebro que está provocando este distúrbio. Às vezes o procedimento é bem-sucedido e o paciente é curado. Outras vezes não. Por quê? Há como saber anteriormente se a cirurgia será eficaz? Não se sabe ao certo se o software vai prever isso, todavia com certeza fornecerá um fundamental suporte a esta pesquisa. "Particularmente, acredito que uma vez sendo utilizado pelo grupo da Neurologia, a tendência é que ele responda a estas perguntas. Infelizmente, com o procedimento cirúrgico, alguns pacientes passam a ter certas assimetrias, com ganho e perda de massa cinza (presente nos neurônios) ou branca (axônios) em determinadas regiões, fatos que podem estar associados à volta da crise."
De acordo com Falcão, a confirmação de uma doença pode ser até invasiva porém, quando não se sabe localizar onde está o problema, como realizar a biópsia? O primeiro passo então é a localização e o segundo a biópsia. A pergunta hoje é: uma análise do cérebro através do computador, mesmo não resolvendo o problema, pode indicar probabilidades da existência de alguma doença? Muitos pacientes que se submetem a um exame de rotina não são investigados de forma a detectar o que está acontecendo dentro do seu cérebro. "Como os especialistas não dispõem de softwares tridimensionais, o que os impede de fazer uso de imagens processadas, simplesmente fazem a aquisição das imagens em alguns cortes e os analisam visualmente, imprimindo em filmes para poder respaldar o diagnóstico."
No caso de displasia, se o médico faz apenas cortes paralelos - os cortes tradicionais da máquina -, ele pode não enxergá-la. O novo método proporciona fazer o corte curvilinear, que acompanha a curvatura do cérebro. Ali são mostradas informações relevantes que podem indicar uma possível displasia. Esses novos processamentos aumentam a sensibilidade diagnóstica, podem alertar para que o atendimento seja mais cuidadoso e também ajudam o pesquisador a entender melhor o cérebro.