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A maioria dos transtornos de saúde mental se manifesta durante a adolescência e se relaciona a uma interação múltipla de fatores neurobiológicos e ambientais. Em vez de considerar esses fatores isoladamente, uma técnica de aprendizado múltiplo recentemente desenvolvida pode modelar interações cérebro-ambientais, o que melhora muito a detecção de sintomas de saúde mental existentes e a previsão de sintomas futuros em comparação aos métodos atuais. O estudo em Psiquiatria Biológica: Neurociência Cognitiva e Neuroimagempublicado pela Elsevier, ressalta a importância de considerar o cérebro do adolescente em conjunto com o ambiente em que ele se desenvolve.
Há uma necessidade crescente de construir modelos mais complexos, porém matizados, de biologia e comportamento humanos, particularmente no que se refere ao desenvolvimento de sintomas de saúde mental. Apesar da importância desse problema, a maioria dos trabalhos ainda considera o cérebro e o ambiente isoladamente ou como interações univariadas e lineares.
May I. Conley, MS, MPhil, candidato a PhD, Universidade de Yale, Departamento de Psicologia, coautor principal do estudo, diz: “Por muito tempo, cientistas do desenvolvimento enfrentaram o desafio de testar teorias que, de muitas maneiras, estão escondidas à vista de todos. Da vizinhança à família, reconhecemos as experiências dos jovens em seus ambientes e a neurobiologia influencia o desenvolvimento emocional e comportamental. No entanto, não tínhamos métodos que capturassem a complexidade dessa interação com precisão.”
Para abordar isso, os pesquisadores se voltaram para o aprendizado múltiplo, uma classe promissora de algoritmos para descobrir a estrutura latente de dados biomédicos de alta dimensão, como imagens de ressonância magnética funcional (fMRI). Eles desenvolveram o algoritmo PHATE exógeno (E-PHATE) para modelar interações cérebro-ambiente. Usando o conjunto de dados Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD), apoiado pelos National Institutes of Health e outros parceiros federais, eles usaram incorporações E-PHATE da ativação cerebral dos participantes durante o processamento emocional e cognitivo para prever diferenças individuais na cognição e nos sintomas emocionais e comportamentais, tanto transversalmente quanto longitudinalmente.
Uma das descobertas mais notáveis do estudo foi o efeito da combinação de variáveis ambientais adicionais na visão exógena do E-PHATE. Os pesquisadores viram uma correlação maior da atividade cerebral com os sintomas de saúde mental por meio da modelagem do ambiente familiar ou da vizinhança no E-PHATE, mas ao combinar essas métricas com outras, o modelo continuou melhorando sua representação. Isso foi específico para adicionar informações ambientais, no entanto, em vez de um efeito do número de variáveis (que foi testado com análises adicionais). Essa descoberta reforça a necessidade de considerar os múltiplos ambientes em que os jovens navegam em conjunto com a forma como seu cérebro absorve informações desses ambientes.
Erica L. Busch, MS, MPhil, candidata a PhD, Universidade de Yale, Departamento de Psicologia, primeira autora do estudo, continua: “Fiquei animada ao ver que os princípios de modelagem de dados de neuroimagem que eu estava desenvolvendo para questões de ciências básicas poderiam ser rapidamente adaptados para aplicações clínicas e produziram resultados tão impressionantes e insights mecanicistas. Também ressaltou o quão frutíferas as colaborações interdisciplinares podem ser; minha colega de pós-graduação May Conley e sua orientadora Dra. Baskin-Sommers são especialistas em modelos biopsicossociais de sintomas de saúde mental e, combinados com minha experiência computacional, cada um de nós desempenhou papéis importantes na definição da questão e das abordagens deste projeto.”
O trabalho destaca as aplicações clínicas de novas abordagens de aprendizado de máquina e processamento de sinais. Especificamente, ele ressalta a importância e a complexidade da relação entre cérebros adolescentes e ambientes, pois eles se relacionam com sintomas emocionais e comportamentais. Os pesquisadores apresentam um método de propósito geral com amplas aplicações em domínios clínicos e não clínicos.
O editor-chefe da Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging Cameron S. Carter, MD, University of California Irvine, comenta: “Décadas de trabalho de desenvolvimento sugerem que tanto a neurobiologia quanto o contexto ambiental moldam o desenvolvimento de sintomas de saúde mental. Este estudo demonstra a adequação de métodos mais computacionais, como aprendizado múltiplo, para modelar dados complexos de desenvolvimento multimodal, e eles têm grande potencial para aprimorar a pesquisa sobre a neurobiologia de sintomas emocionais e comportamentais em adolescentes.”
O estudo atual é inovador em três dimensões principais:
- Caracterizando dados neurais e ambientais como medidas multivariadas.
- Considerando a interação entre eles como não linear e de menor dimensão (ou seja, existindo ao longo de uma variedade latente, como a maioria dos dados do mundo real).
- Permitindo a descoberta simultânea, baseada em hipóteses e dados, de uma representação significativa desses sinais.
A autora sênior Arielle Baskin-Sommers, PhD, Yale University, Department of Psychology, conclui: “É importante que, como um campo, melhoremos nossa capacidade de capturar as transações complexas entre a pessoa e seu ambiente. No entanto, para estimar essas transações, novos métodos são necessários para lidar com vários tipos de dados e estimar suas interações dentro dos indivíduos. O método produzido a partir dessa colaboração interdisciplinar é um exemplo de como podemos estimar essas transações complexas.”
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