A RM automatizada pode com precisão diagnosticar o mal de Parkinson!
Em um estudo internacional em 17 centros de ressonância magnética nos EUA, Áustria e Alemanha, uma equipe de pesquisa liderada pelo Dr David Vaillancourt, usou um método não invasivo de ressonância magnética com 1.002 pacientes para desenvolver um sistema automatizado para diagnosticar o mal de Parkinson com precisão além de distúrbios neurodegenerativos relacionados, mas diferentes.
Novo método para diagnosticar o mal de Parkinson
No estudo, o mais completo até aqui sobre técnicas para diagnosticar o mal de Parkinson, os pesquisadores usaram ressonância magnética ponderada por difusão, um método de imagem que mede como as moléculas de água se difundem no cérebro e é particularmente útil na identificação de onde está ocorrendo a neurodegeneração.
A doença de Parkinson e os distúrbios relacionados, como atrofia de múltiplos sistemas e paralisia supranuclear progressiva, podem representar um desafio para o diagnóstico preciso devido a sintomas motores e não motores compartilhados e sobrepostos. De fato, de acordo com o novo estudo, a precisão do diagnóstico no início do Parkinson é de cerca de 58%, e mais da metade dos pacientes diagnosticados de fato têm atrofia múltipla do sistema ou paralisia supranuclear progressiva.
Os novos resultados demonstram a eficácia de um método automatizado para fornecer um diagnóstico diferencial das várias formas de Parkinson.
“Nosso método pode ajudar a reduzir o número de casos diagnosticados incorretamente no futuro. Como essas doenças requerem planos de tratamento exclusivos e medicamentos diferentes, e os ensaios clínicos que testam novos medicamentos exigem o diagnóstico correto, é importante acertar as coisas para o atendimento ao paciente”, disse o Dr Vaillancourt.
Este novo método, menos invasivo será de grande ajuda no diagnóstico rápido e preciso desta doença que a cada ano afeta mais indivíduos e tem preocupado especialistas em todo o mundo.
O estudo completo com números, métricas, esbolços e passo a passo foram publicado e estão a disposição na revista científica The Lancet Digital Health.
