{"id":453057,"date":"2025-10-28T12:57:06","date_gmt":"2025-10-28T12:57:06","guid":{"rendered":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/?p=453057"},"modified":"2025-10-28T14:15:05","modified_gmt":"2025-10-28T14:15:05","slug":"inteligencia-artificial-desenvolvida-por-brasileiro-revoluciona-diagnostico-de-doencas-neurologicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/2025\/10\/inteligencia-artificial-desenvolvida-por-brasileiro-revoluciona-diagnostico-de-doencas-neurologicas\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial desenvolvida por brasileiro revoluciona diagn\u00f3stico de doen\u00e7as neurol\u00f3gicas"},"content":{"rendered":"

Uma descoberta científica inédita liderada pelo físico-médico Dr. Thiago Rezende<\/strong>, da Universidade de Campinas (Unicamp) e colaborador do Instituto Paulo Gontijo (IPG)<\/strong>, promete mudar os rumos do prognóstico de doenças neurológicas graves. O pesquisador coordenou o desenvolvimento de uma ferramenta de inteligência artificial (IA)<\/strong> capaz de identificar automaticamente o núcleo denteado<\/strong>, estrutura localizada no cerebelo e essencial para o controle motor e cognitivo, frequentemente comprometida em ataxias cerebelares<\/strong>, um distúrbio motor causado por problemas no cerebelo, a parte do cérebro que coordena movimentos, equilíbrio e postura.<\/p>  \n

O estudo, publicado em 06 de agosto de 2025 na revista Radiology: Artificial Intelligence<\/em> da RSNA (Radiological Society of North America)<\/strong>, demonstrou que a ferramenta alcança níveis inéditos de precisão<\/strong>, com índices de acerto acima de 0,89 (Dice score)<\/strong> – superando todas as soluções anteriores. Desde que foi disponibilizada gratuitamente em código aberto no GitHub (https:\/\/github.com\/art2mri\/DentateSeg<\/a>), a tecnologia já contabiliza mais de 250 downloads por pesquisadores e profissionais de saúde em todo o mundo<\/strong>, consolidando sua confiabilidade e impacto prático imediato.<\/p>  \n

Como a ferramenta funciona
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\nA inovação desenvolvida por Rezende e sua equipe é prática e acessível: o código é disponibilizado publicamente<\/strong> e pode ser executado por especialistas em qualquer conjunto de imagens de ressonância magnética avançada do tipo QSM (Quantitative Susceptibility Mapping)<\/strong>. Dessa forma, médicos e pesquisadores podem aplicar a tecnologia em seus próprios bancos de imagens, obtendo de maneira rápida e padronizada a segmentação automática do núcleo denteado – algo que antes dependia de longas horas de marcação manual feita por especialistas altamente treinados.
\n“Criamos uma ferramenta de alta confiabilidade que pode transformar o prognóstico e o acompanhamento de pacientes com ataxias hereditárias, além de permitir análises em larga escala, antes inviáveis”, explica o Dr. Thiago Rezende,<\/strong> considerado hoje um dos principais estudiosos de biomarcadores de imagem em ataxias hereditárias no mundo.<\/p>  \n

Ciência brasileira com reconhecimento internacional
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\nA pesquisa foi financiada pela Friedreich’s Ataxia Research Alliance (FARA)<\/strong>, e recebeu o investimento de R$ 1,2 milhão do Instituto Paulo Gontijo (IPG)<\/strong>, reforçando a missão da instituição de fomentar ciência de ponta aplicada ao combate da ELA e outras doenças neuromusculares.<\/p>  \n

Para a diretora executiva do IPG, Sílvia Tortorella, o projeto representa um marco para a ciência brasileira:
\n“O trabalho do Dr. Thiago é uma conquista extraordinária para o Brasil e para toda a comunidade científica dedicada às ataxias. Essa ferramenta coloca o país na vanguarda da neuroimagem e mostra o impacto real dos investimentos em pesquisa. Ao apoiar iniciativas como essa, o IPG reforça sua missão de promover inovação e esperança para milhares de pacientes e famílias.”<\/p>\n

Avanço em fases e próximos passos
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\nO modelo foi treinado em imagens cerebrais de 328 indivíduos<\/strong> (141 saudáveis e 187 com doenças neurológicas) obtidas entre 2016 e 2023 em nove centros de pesquisa internacionais. Além do desempenho superior, a IA mostrou capacidade de generalização<\/strong>, mantendo alta precisão mesmo em exames de centros que não participaram do treinamento.<\/p>  \n

A pesquisa entra agora em sua segunda fase<\/strong>, voltada para a análise medular. O objetivo é ampliar a tecnologia para criar um pacote completo de avaliação de doenças que envolvem o cerebelo<\/strong>, beneficiando tanto a prática clínica quanto a pesquisa biomédica internacional.<\/p>  \n

Potencial para uso no Brasil
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\nNo futuro, a ferramenta poderá ser utilizada inclusive pelo Sistema Único de Saúde (SUS)<\/strong>, quando a ressonância magnética com técnica QSM<\/strong> seja incorporada à rede pública. Hoje, esse tipo de exame ainda é restrito a centros de pesquisa e hospitais de alta complexidade, mas especialistas acreditam que a adoção gradual é viável diante dos ganhos potenciais para diagnóstico precoce e acompanhamento clínico.<\/p>  \n

Reconhecimento coletivo
\n​​​​​​​<\/strong>
\nO artigo é assinado por 41 pesquisadores de 25 instituições internacionais<\/strong> de referência, entre elas: University of Campinas (Brasil), Monash University (Austrália), University of Minnesota (EUA), University of Naples Federico II (Itália), McGill University (Canadá)<\/strong> e University of Duisburg-Essen (Alemanha)<\/strong>, além do Instituto Paulo Gontijo (Brasil)<\/strong>. A lista completa de autores e suas afiliações encontra-se disponível no artigo original (Radiology: Artificial Intelligence<\/em>, RSNA, 2025).<\/p>  \n

“Esse é um passo decisivo para trazer a inteligência artificial ao cotidiano da prática médica em doenças raras e complexas, como as ataxias e a ELA. É ciência brasileira sendo protagonista em um cenário global”, conclui Rezende.<\/p>  \n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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