Durante o sono profundo, um fluido semelhante à água circula pelo cérebro e ajuda a remover resíduos metabólicos ligados a doenças como o Alzheimer. Este processo de limpeza faz parte do sistema glinfático, que foi descrito pela primeira vez em 2012 por Macken Nedergaard – um importante neurocientista e codiretor do Centro de Neuromedicina Translacional da Universidade de Rochester.
Os cientistas ainda não compreendem completamente como funciona este sistema, incluindo um detalhe importante: a rapidez com que o fluido se move ao redor e através do cérebro. Medir essa circulação lenta dentro do cérebro vivo é particularmente desafiador porque os pesquisadores precisam de métodos que possam observar o processo sem causar danos permanentes.
Desafio de medir o fluxo de fluido cerebral
“Você pode colocar um microscópio em uma pequena parte do cérebro e ver o que está acontecendo lá, e já trabalhamos com esse tipo de dados no passado, mas é apenas uma pequena visão do processo geral”, diz o professor Douglas Kelly, do Departamento de Engenharia Mecânica de Eurochester. “Se você deseja obter imagens de todo o cérebro, a ressonância magnética é um bom método porque oferece uma visão tridimensional. Mas a ressonância magnética também tem sérias limitações, a maior das quais é que ela não captura a velocidade do fluxo do fluido, pelo menos não para fluxos tão lentos.
Para superar essa limitação, Kelly e pesquisadores da Eurochester, da Brown University e da Universidade de Copenhague usaram inteligência artificial. Em um novo estudo publicado em avanço da ciênciaA equipe descreve uma abordagem de IA com base na física para calcular o movimento do fluxo de fluido a partir de dados de ressonância magnética (MRI).
Os pesquisadores treinaram a rede neural usando vídeos que mostravam a propagação do corante no tecido cerebral ao longo do tempo. Ao analisar como o corante se movia, a IA poderia estimar tanto o movimento do fluido quanto a permeabilidade do tecido cerebral circundante.
Dois movimentos muito diferentes dentro do cérebro
As descobertas revelaram duas vias principais pelas quais o sistema linfático remove partículas do cérebro, incluindo a proteína beta amilóide associada à doença de Alzheimer – e as velocidades dessas vias diferem dramaticamente.
Nas áreas mais abertas ao redor do cérebro, incluindo o espaço próximo à superfície entre o crânio e o cérebro, o fluido semelhante à água viaja a velocidades de alguns mícrons por segundo. No entanto, nas profundezas do tecido cerebral, o fluido se move muito mais lentamente. Os pesquisadores descobriram que esse fluxo profundo é cerca de 50 vezes mais lento.
A equipe está atualmente usando animais como ratos para estabelecer medidas básicas de como o fluido normalmente se move através do cérebro. Essas medições estão ajudando os pesquisadores a desenvolver e melhorar as ferramentas de IA. Em última análise, eles esperam comparar os padrões de circulação entre cérebros saudáveis e doentes, bem como entre cérebros jovens e velhos.
Para medir o cérebro humano
Um grande objetivo a longo prazo é expandir a abordagem às pessoas. Medir a circulação de fluidos dentro e ao redor do cérebro humano pode abrir as portas para novas formas de estudar doenças neurológicas e lesões cerebrais.
“Estamos trabalhando duro para poder medir o fluxo de fluidos como a água dentro e ao redor do cérebro humano, porque então as aplicações clínicas se tornam muito mais importantes e emocionantes”, diz Kelly. “Esperamos que algum dia possamos ver se um paciente com Alzheimer tem má circulação no cérebro ou até mesmo examinar a má circulação já em vida para evitar a doença de Alzheimer. Ou podemos examinar o que acontece quando alguém tem uma lesão cerebral para ver se a circulação de fluidos no seu cérebro é perturbada. Este estudo leva-nos um passo mais perto.”
Esta pesquisa é apoiada pelo Centro Nacional de Saúde Complementar e Integrativa do NIH e pela Iniciativa Cérebro do NIH. Os colaboradores de Kelly no estudo incluem o estudante de doutorado da Brown University Juan Diego Toscano, o cientista computacional da Eurochester Yisen Guo, o estudante de doutorado da Brown University Zibo Wang, o estudante de doutorado da Eurochester Mohammad Weezi, o professor associado da Universidade de Copenhague Yuki Mori, o professor da Brown University George Karniadakis e a professora assistente da Eurochester Kimberly Boster.
