Em um avanço significativo para o campo da neuroimagem, um novo modelo foi desenvolvido, prometendo aumentar a acuracidade e confiabilidade da ressonância magnética (RM) do cérebro. Este projeto inovador foi conduzido por Li Wang, PhD, professor associado de radiologia da Escola de Medicina da Universidade da Carolina do Norte (UNC). Publicado na prestigiada revista Nature Biomedical Engineering, o modelo tem o potencial de transformar a forma como são realizados os diagnósticos neurais e as pesquisas associadas.
A ressonância magnética é amplamente reconhecida como uma das tecnologias mais eficazes para avaliar as estruturas mais internas do cérebro humano. Sua abordagem não invasiva, que utiliza um campo magnético e ondas de rádio para produzir imagens de tecidos moles, elimina os riscos associados à exposição à radiação. No entanto, a técnica não está isenta de limitações, sendo a qualidade da imagem um ponto crucial. Durante o exame, movimentos involuntários, como a respiração e o piscar de olhos, podem ocasionar desfoques e criar versões duplicadas de estruturas cerebrais, conhecidas como artefatos fantasma. Essa problemas tornam ainda mais desafiador o procedimento em pacientes jovens, que frequentemente têm dificuldade em permanecer imóveis durante o exame.
Reconhecendo a necessidade de um aprimoramento na qualidade das imagens de ressonância magnética do cérebro, a equipe de pesquisa liderada por Wang concebeu um modelo fundamental que realiza correção de movimento, super-resolução, redução de ruído, harmonização e melhora do contraste das imagens. O primeiro autor do artigo, Yue Sun, um candidato a PhD no laboratório de Wang, ressaltou a importância das inovações trazidas pelo novo modelo, o qual já foi testado em mais de 13.000 imagens provenientes de diversas populações de pacientes e tipos de scanner.
O modelo, denomido BME-X (Brain MRI Enhancement foundation), demonstrou desempenho superior em relação aos métodos mais avançados disponíveis no mercado, provando ser eficaz na correção de movimentos corporais, na reconstrução de imagens de alta resolução a partir de imagens de baixa resolução, na redução do ruído “granuloso” e no manuseio de imagens patológicas. Um dos feitos mais impressionantes do modelo é sua capacidade de harmonizar imagens originadas de diferentes scanners de ressonância magnética. Como existem diversas máquinas fabricadas por empresas como Siemens, GE e Philips, cada uma com seus próprios modelos e parâmetros de imagem, essa variabilidade pode dificultar a obtenção de resultados claros e consistentes para clínicos e pesquisadores.
O BME-X tem a capacidade de integrar todas essas informações, nivelando as diferenças e gerando dados “harmonizados” que podem ser utilizados tanto para necessidades clínicas quanto para pesquisas. Esta característica poderá otimizar ensaios clínicos e estudos que envolvem múltiplas instituições de pesquisa, ao mesmo tempo em que contribui para a formulação de novos protocolos e procedimentos de imagem padronizados no campo da neuroimagem.
O financiamento para essa pesquisa foi garantido por meio de subsídios do Instituto Nacional de Saúde (NIH) sob os números de premiação MH133845, MH117943, MH116225, AG075582 e NS128534. Além disso, o trabalho também faz uso de abordagens desenvolvidas por subsídios do NIH (U01MH110274 & R01MH104324) e do esforço do Consórcio do Projeto de Conexões do Bebê da UNC/UMN.
Para mais informações, os interessados podem entrar em contato com Kendall Daniels Rovinsky, especialista em comunicação da UNC Health e da Escola de Medicina da UNC. Em tempos onde a tecnologia avança de forma meteórica, a contribuição de inovações como a do modelo BME-X mostra-se essencial não apenas para o diagnóstico precoce de condições neurológicas, mas também para a evolução da pesquisa neste campo tão crítico. A ciência, mais uma vez, revela sua capacidade de criar soluções que visam não apenas o entendimento, mas a melhoria da qualidade de vida da população.
O trabalho apresentado não apenas ilumina os desafios atuais da ressonância magnética, mas também abre novas fronteiras para o que podemos esperar na área de diagnóstico cerebral. Este é um momento emocionante para o campo da radiologia e neurociência, sinalizando um futuro radicalmente mais claro e preciso para o diagnóstico e tratamento das condições neurológicas.
