em um entrevista com Neurology LiveO CEO da Advanced Brain Monitoring, Chris Berka, compartilha insights de um estudo piloto que descobriu como a eletroencefalografia (EEG) pode ser usada para diferenciar entre DFT, doença de Alzheimer e demência por corpos de Lewy (DCL).

Berka foi um dos muitos apresentadores na Conferência Internacional da Associação de Alzheimer de 2024, cuja trabalho em destaque FTD. Em sua conversa com o Neurology Live, Berka destacou como sua pesquisa sobre EEG poderia abordar alguns dos desafios do diagnóstico de DFT.

“O que é interessante sobre a FTD é que é difícil distinguir, especialmente nos estágios iniciais, de [Alzheimer] e LBD”, disse Berka. “Nosso objetivo com o EEG quantitativo é fornecer aos clínicos e pesquisadores um método para diferenciar esses subtipos de demência o mais cedo possível.”

No estudo piloto, Berka e seus colegas identificaram bioassinaturas de EEG únicas ligadas a FTD, Alzheimer e LBD. Os pesquisadores estudaram a distribuição de sinais de EEG pelo couro cabeludo, monitorando as mudanças que ocorrem nas ondas cerebrais alfa quando alguém fecha os olhos e passa de um estado de repouso de olhos abertos para um de olhos fechados. Quando no estado de repouso de olhos fechados, as ondas cerebrais alfa, cruciais para manter um equilíbrio entre relaxamento e alerta, tornam-se mais dominantes na região posterior do cérebro, onde fica o córtex visual.

Essa atividade de ondas cerebrais alfa é conhecida como atividade potencial relacionada a eventos. No estudo de Berka, a atividade potencial relacionada a eventos se refere à atividade elétrica do cérebro relacionada a ir do estado de repouso de olhos abertos para o estado de repouso de olhos fechados.

Berka diz que eles descobriram que há ritmos distintos na região posterior do cérebro em cada uma das três demências. “Enquanto a atividade alfa geral é suprimida no [Alzheimer], a dominância posterior do ritmo alfa permanece intacta, mesmo nos estágios posteriores da doença.” Como no Alzheimer, na DFT, “ainda vemos o ritmo dominante posterior, mas o pico do ritmo se torna cada vez mais lento. Essa desaceleração do ritmo dominante posterior indica declínio cognitivo ou progressão.” A DBL contrasta fortemente com o Alzheimer e a DFT porque “a dominância posterior do ritmo alfa é completamente obliterada.”

Embora o estudo piloto tenha fornecido dados valiosos, mais pesquisas são necessárias para entender melhor como os biomarcadores de EEG podem ser utilizados e quão cedo eles podem ser detectados na progressão do transtorno. Berka observa que, embora as leituras de EEG em estado de repouso sejam úteis, as leituras feitas durante tarefas de memória e atenção são mais sensíveis à presença e às diferenças entre doenças neurodegenerativas.

De acordo com Berka, a variante comportamental da DFT afeta principalmente a região frontal, mas eles viram “indicações disso em nossa atividade potencial relacionada a eventos, o que ajuda a diferenciar a variante comportamental de afasia progressiva primária (APP), que afeta a produção e a compreensão da fala. Na variante PPA, vemos dados de estado de repouso relativamente normais, mas diferenças surgem nos potenciais relacionados a eventos, particularmente aqueles sobre a região temporal-parietal.”

Berka diz que, embora o EEG não seja uma solução diagnóstica completa, é uma ferramenta útil para neurologistas clínicos diferenciarem entre FTD e outras condições facilmente e sem muito custo. Berka observa que o EEG pode fornecer informações diagnósticas adicionais no início da progressão como um componente do kit de ferramentas de um clínico. Com as intervenções para FTD sendo mais eficazes na progressão inicial, o diagnóstico oportuno é crucial.

“O que esperamos é que esses perfis eletrofisiológicos forneçam um conjunto mais definitivo de biomarcadores”, observou Berka. “Nosso objetivo é oferecer aos clínicos biomarcadores associados ao comprometimento cognitivo leve, [Alzheimer] e LBD, e agora estamos adicionando FTD a essa lista. Já tivemos discussões com um de nossos clínicos que observou que o perfil de um paciente se assemelhava muito à nossa coorte de variante comportamental FTD. Está no estágio inicial, mas com mais dados, podemos aprimorar a correspondência de padrões com IA.”

Os pesquisadores estão explorando ferramentas diversas e acessíveis para diagnosticar e diferenciar entre DFT e outras demências. Em um estudo publicado anteriormente, pesquisadores avaliaram o uso de aprendizado de máquina e coletaram dados clínicos para classificar e discriminar DFT e doença de Alzheimer em grupos sub-representados.

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