Nova ferramenta para prever convulsões epilépticas na gravidez pode salvar vidas
sexta-feira, 17 maio 2019
Modelo pode prever risco de convulsões em mulheres com epilepsia durante a gravidez e até seis semanas após o parto
A ferramenta EMPIRE está disponível gratuitamente online para ajudar os médicos a identificar mulheres com alto risco de convulsões e informar seus cuidados por meio de um monitoramento rigoroso e do gerenciamento de medicamentos antiepilépticos.
Mulheres com epilepsia têm dez vezes mais chances de morrer durante a gravidez do que aquelas que não têm epilepsia, com as convulsões como a principal causa de morte. Tem sido consistentemente destacado que o principal fator por trás dessas mortes é a falta de reconhecimento do status de alto risco das mulheres pelos profissionais de saúde.
As mulheres grávidas com epilepsia são aconselhadas a não alterar o tratamento sem aconselhamento especializado. No entanto, até quatro em cada dez mulheres descontinuam a medicação antiepiléptica durante a gravidez devido a preocupações com os efeitos dos medicamentos sobre o feto, aumentando assim os riscos de convulsões.
O novo modelo de previsão, que foi publicado na revista científica PLOS Medicine, é capaz de gerar estimativas precisas do risco de convulsão em qualquer momento da gravidez em mulheres com epilepsia que tomam medicamentos antiepilépticos.
O modelo usa informações que podem ser coletadas rotineiramente durante uma consulta pré-natal, como idade da primeira convulsão, convulsões nos três meses anteriores à gravidez e a dose atual de drogas antiepilépticas. Em seguida, ele processa os dados para prever a probabilidade de uma convulsão, não apenas durante a gravidez, mas até seis semanas após o parto, um período com maiores riscos para a mãe e o bebê.
Primeira ferramenta para prever convulsões na gravidez
A pesquisadora-chefe, Dra. Shakila Thangaratinam, da Universidade Queen Mary de Londres, no Reino Unido,, disse: “A ferramenta EMPIRE é a primeira a prever o risco de convulsão em mulheres grávidas com epilepsia que usam drogas antiepilépticas. Nosso modelo forneceu previsões precisas, independentemente do tipo de atendimento recebido pela mulher, e agora estamos disponibilizando-a gratuitamente online por meio de uma calculadora baseada na Web para que qualquer médico em qualquer parte do mundo possa usá-la com seus pacientes. Ao identificar as mulheres que estão em maior risco de convulsões, podemos monitorá-las mais de perto durante a gravidez, ou considerar o aumento da dose de drogas antiepilépticas para reduzir esse risco”, concluiu a Dra. Shakila.
Acesse a ferramenta EMPIRE online (em inglês).
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade Queen Mary de Londres (em inglês).
Fonte: Tech4Heatlh
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Genes podem ser determinantes para o peso ao nascer
sexta-feira, 10 maio 2019
Peso ao nascer é um determinante importante da saúde infantil
Um estudo genético de larga escala revelou novas descobertas sobre como os genes influenciam o peso ao nascer e podem eventualmente ajudar a garantir que os bebês nasçam com um peso saudável. Cientistas da Universidade de Queensland (UQ), na Austrália, ajudaram a identificar 190 ligações entre o código genético e o peso ao nascer – dois terços delas pela primeira vez – em uma colaboração internacional liderada pela UQ e pelas universidades de Exeter, Oxford e Cambridge, no Reino Unido.
A pesquisadora da Faculdade de Medicina da Universidade de Queensland, Dra. Nicole Warrington, disse que o peso ao nascer é um determinante importante da saúde infantil. “Um baixo peso ao nascer não só pode colocar o bebê em risco de mortalidade, mas também está associado ao aumento do risco de desenvolver doenças como diabetes tipo 2 e hipertensão quando o bebê cresce”, explicou a Dra. Warrington.
A pesquisa indicou que os genes do bebê contribuíram substancialmente para o peso ao nascer. No entanto, cerca de um quarto dos efeitos genéticos identificados vieram dos genes da mãe. Esses genes influenciaram fatores no ambiente intrauterino do bebê durante a gravidez, como a quantidade de glicose disponível.
O especialista em genética estatística Dr. David Evans disse que esta foi a primeira vez que esses efeitos genéticos dos genes da mãe e do bebê foram separados. Segundo a Dra. Warrington, “é particularmente útil saber sobre as influências genéticas maternas, porque a identidade desses genes nos dá pistas sobre quais fatores, como a glicose, influenciam o crescimento fetal. Uma melhor compreensão das causas pode significar que podemos ajudar a garantir que os bebês nasçam com pesos saudáveis. Os métodos que desenvolvemos para desvincular as influências genéticas maternas e fetais sobre o peso ao nascer têm real potencial para nos dizer também sobre os efeitos do ambiente intra-uterino nos desfechos da idade avançada”, ressaltou a especialista.
“Por exemplo, bebês menores são mais propensos a ter pressão arterial mais alta na idade adulta. Nosso trabalho mostra que isso se deve a efeitos genéticos”, concluiu a pesquisadora.
Os resultados da pesquisa foram publicados na revista científica Nature Genetics.
Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).
Acesse a notícia na página da Universidade de Queensland (em inglês).
Fonte: Tech4Health
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Inteligência artificial e o diagnóstico de câncer de próstata
sexta-feira, 03 maio 2019
Novo sistema de inteligência artificial pode ajudar radiologistas a melhorar sua capacidade de diagnosticar o câncer de próstata
Pesquisadores da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA), nos Estados Unidos, desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial para ajudar radiologistas a melhorar sua capacidade de diagnosticar o câncer de próstata. O sistema, chamado FocalNet, ajuda a identificar e prever a agressividade da doença avaliando imagens de ressonância magnética e faz isso com quase o mesmo nível de precisão que os radiologistas experientes. Nos testes, o FocalNet foi 80,5% preciso no processamento de imagens de ressonância magnética, enquanto os radiologistas com pelo menos 10 anos de experiência foram 83,9 por cento precisos. Os principais autores do estudo são os professores de radiologia da UCLA, Dr. Kyung Sung, Dr. Steven Raman e o Dr. Dieter Enzmann.
Médicos radiologistas usam a ressonância magnética para detectar e avaliar a agressividade dos tumores malignos da próstata. No entanto, normalmente é preciso praticar em milhares de exames para aprender a determinar com precisão se um tumor é canceroso ou benigno e estimar com precisão o grau do câncer. Além disso, muitos hospitais não têm recursos para implementar o treinamento altamente especializado necessário para detectar o câncer a partir de ressonância magnética.
Método
FocalNet é uma rede neural artificial que usa um algoritmo que compreende mais de um milhão de variáveis treináveis e foi desenvolvido pelos pesquisadores da UCLA. A equipe treinou o sistema analisando exames de ressonância magnética de 417 homens com câncer de próstata; varreduras foram introduzidas no sistema para que ele pudesse aprender a avaliar e classificar os tumores de forma consistente e comparar os resultados com o espécime patológico real. Pesquisadores compararam os resultados do sistema de inteligência artificial com leituras de radiologistas da UCLA que tinham mais de 10 anos de experiência.
Impacto da pesquisa
A pesquisa sugere que um sistema de inteligência artificial poderia economizar tempo e, potencialmente, fornecer orientação diagnóstica para radiologistas menos experientes. Os resultados da pesquisa foram publicados na revista científica IEEE Transactions on Medical Imaging. O trabalho foi apresentado na Conferência IEEE International Symposium em Biomedical Imaging em abril de 2019.
Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da UCLA (em inglês).
Fonte: Tech4Health
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