Data: 02/03/16 (Quarta-Feira)
Hora: 12h50
Local: Bloco Beta, Auditório A005 (campus São Bernardo do Campo)
Palestrante: Adriana Miyazaki
Seminário:
Padrões neuromorfométricos provenientes de neuroimageamento em pacientes psiquiátricos
Diversos estudos reportaram alterações cerebrais ao longo do curso da esquizofrenia. Até mesmo nos estágios incipientes, como no Primeiro Episódio Psicótico (PEP). Métodos de aprendizagem de máquina podem ser utilizados para análise multivariada de dados de neuroimagem, porém a grande maioria dos estudos os emprega principalmente para previsões entre grupos, como discriminar pacientes com esquizofrenia de controles saudáveis.
No presente estudo, foi aplicado o método maximum entropy linear discriminant analysis (MLDA) com o objetivo de buscar um melhor entendimento dos estágios da esquizofrenia. Foram analisados dados neuro-volumétricos provenientes de imagens de ressonância magnética de 143 pacientes crônicos com esquizofrenia, 32 pacientes PEP e 82 controles saudáveis. O método projeta as características multivariadas de um sujeito em um sub-espaço discriminante univariado, provendo um “escore de esquizofrenia”.
Inicialmente, a performance do MLDA na tarefa de discriminação entre pacientes com esquizofrenia de controles foi avaliada e foram identificados as regiões cerebrais que mais contribuíram para a classificação. Por fim, foram utilizados os escores provenientes do MLDA para realizar uma comparação entre os padrões volumétricos de pacientes PEP e pacientes com esquizofrenia e controles saudáveis.
Os resultados do estudo sugerem que as primeiras estruturas alteradas no PEP podem ser as regiões afetadas por anti-psicóticos. Entre as estruturas mais discriminantes na classificação se encontravam, principalmente, estruturas relacionadas ao sistema límbico e a circuiteria envolvida em comportamentos orientados a objetivos. Em conclusão, nossos resultados sugerem a importância de considerar os efeitos dos anti-psicóticos, a fim de entender os substratos neurais envolvidos na esquizofrenia.
Adriana Miyazaki
Adriana Miyazaki de Moura é mestre em Neurociência pela Universidade Federal do ABC, com graduação em Sistemas de Informação pela Universidade de São Paulo. Tem experiência em machine learning e reconhecimento de padrões em dados. Estuda padrões neuromorfométricos provenientes de neuroimageamento em pacientes psiquiátricos.
Confira o local no mapa <https://www.google.com.br/maps/place/R.+Arcturus,+3+-+Jardim+Antares,+S%C3%A3o+Bernardo+do+Campo+-+SP,+09606-070/@-23.6778077,-46.5627042,794m/data=!3m1!1e3!4m2!3m1!1s0x94ce43a830e9eeb5:0x236cd49a8954b602!6m1!1e1>.