Jornal da USP
10/05/2024

Cientistas criam sistema robotizado para guiar estimulação transcraniana
Sistema MarLe utiliza técnicas de visão computacional, acessando em tempo real, informado pelas imagens prévias de ressonância magnética, os locais no cérebro a serem estudados ou estimulados – Foto: Cedida pelos pesquisadores

Tido como tratamento inovador na psiquiatria para a depressão, na neurologia e fisioterapia (dores crônicas e doenças neuromusculares), a Estimulação Magnética Transcraniana (EMT) deve contar a partir de agora com robô e câmeras especiais para localizar as pequenas regiões cerebrais que a técnica não invasiva permite tratar, diagnosticar ou ainda estudar. Estas foram as respostas encontradas pelos pesquisadores da USP em Ribeirão Preto para a principal limitação da técnica: a operação manual do equipamento e o uso de sensores fixos na cabeça do paciente poderiam acarretar imprecisão local no posicionamento do estímulo. 

Para garantir maior precisão e confiabilidade do uso da EMT, o especialista em física médica Renan Matsuda propôs e desenvolveu durante a pesquisa de seu doutorado pela Faculdade de Filosofia Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) da USP um sistema robotizado que utiliza imagens de ressonância magnética para orientar a estimulação do cérebro.

Matsuda conta que na técnica existente hoje, a mais tradicional, a bobina que produz o campo magnético é operada manualmente. Como o uso é muito específico para estimular pequenas regiões, variações no movimento durante o procedimento podem ocasionar resultados diferentes. Mesmo com técnicas mais modernas, como a neuronavegação, que utiliza imagens de ressonância magnética para mostrar o local certo e garantir o posicionamento da EMT em sessões mais longas, e também devido ao peso do estimulador, podem acontecer pequenos deslocamentos. 

“Já que no posicionamento manual é inevitável que erros aconteçam, surgiu essa motivação: por que não usar um sistema robótico colaborativo para automatizar esse posicionamento baseado no sistema de neuronavegação, ou seja, nas imagens de ressonância magnética do paciente?”, informa o físico, adiantando que a grande vantagem de utilizar um robô é a garantia precisa que ele sempre vai estar no local desejado e que os estímulos só serão efetuados quando atingir a posição alvo desejada.

Precisão e segurança com sistema de código aberto

O pesquisador destaca, entre os benefícios de sua criação, o sistema de código aberto, o que significa que “outras pessoas podem utilizá-lo, modificá-lo e contribuir para o seu aprimoramento”. Para o físico, o software de código aberto é uma maneira mais acessível às novas tecnologias e que vai contra os sistemas disponíveis hoje comercialmente, tornando a tecnologia mais simples e flexível para diferentes pesquisas e aplicações terapêuticas. “Sempre estamos pensando em novos protocolos, novos desenhos experimentais e os sistemas fechados não têm essa flexibilidade de poder utilizar da maneira que pensamos, desenhamos aquele experimento”, pontua.

Outro fator relevante do código aberto, segundo Matsuda, é a redução de custos. “Claro que precisa adquirir os equipamentos, comprar o robô, os estimuladores, as câmeras para o sistema de posicionamento, mas isso já diminui bastante esse custo”. Somado ao software de código aberto, o pesquisador lembra que o robô é pequeno e fácil de transportar. “Conseguimos facilmente transitar ele entre diferentes salas e até diferentes centros, o que traz também uma questão de logística muito importante falando em estudos.” 

Com relação à segurança de utilização do novo equipamento, o físico destaca a possibilidade de operação conjunta com seres humanos. O robô, chamado pelos pesquisadores de ‘colaborativo’, possui ainda várias camadas de segurança integradas e automáticas, como a capacidade de detectar colisões e interromper o movimento se necessário. Também conta com um botão de emergência ao alcance do paciente, garantindo que ele possa interromper o procedimento caso sinta algum desconforto.

O estudo que deu origem ao robô pode ser conferido pela publicação na Brain Stimulation de abril deste ano.

Câmeras inteligentes para neuronavegação

Para guiar a estimulação, é preciso um equipamento que ligue o mundo real ao virtual, que é a imagem do cérebro do paciente. Os equipamentos normalmente usam rastreadores com câmeras infravermelhas, “mas fixar os marcadores na cabeça do paciente pode ser complicado”, adianta Matsuda.

A proposta então foi usar Inteligência Artificial (IA) e a criação de um sistema especial que o pesquisador batizou de MarLe. Ele utiliza uma câmera simples, como uma webcam, para localizar a cabeça do paciente sem a necessidade de marcadores, tornando o procedimento mais simples e rápido, além de aumentar a precisão. “Com essa técnica que chamamos de MarLe, conseguimos remover essa necessidade (do uso de fixadores na cabeça) e garantir ainda mais a confiabilidade da técnica”, informa. 

É que, segundo Matsuda, todos os sistemas utilizados até agora necessitam de algum tipo de fixação de marcadores na cabeça do paciente e estão sujeitos a erros durante o procedimento caso o marcador se movimente. “Perdemos o registro e não garante que a gente esteja indicando de maneira precisa o local desejado”, acrescenta o pesquisador, explicando sua proposta de usar a Inteligência Artificial (IA) em uma rede treinada de detecção facial. A equipe de Matsuda utilizou câmeras de baixo custo para localizar a cabeça do paciente, garantindo precisão e dispensando os marcadores fixos.

Assim, o sistema MarLe utiliza técnicas de visão computacional, acessando em tempo real, informado pelas imagens prévias de ressonância magnética, os locais no cérebro a serem estudados ou estimulados. Mais detalhes sobre o MarLe estão no artigo publicado pela Physical and Engineering Sciences in Medicine

O estudo Sistema Robotizado para Estimulação Magnética Transcraniana Navegada, realizado por Matsuda durante seu doutorado, foi apresentado à FFCLRP em 2022. O pesquisador trabalhou sob orientação do professor Oswaldo Baffa Filho e coorientação de Victor Hugo Souza, pesquisador da Aalto University na Finlândia. Contou também com apoio da NeuroMat, Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática (CEPID NeuroMat) fundado em 2013 na Universidade de São Paulo e financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). O NeuroMat se dedica a integrar modelagem matemática e neurociência.

 A pesquisa recebeu o prêmio Grande Área – Inovação da 12ª edição do Prêmio Tese Destaque USP. [1], [2]

[1] Texto de Susanna Nazar

[2] Publicação original: https://jornal.usp.br/ciencias/cientistas-criam-sistema-robotizado-para-guiar-estimulacao-transcraniana/

Como citar este texto: Jornal da USP. Cientistas criam sistema robotizado para guiar estimulação transcraniana. Texto de Susanna Nazar. Saense. https://saense.com.br/2024/05/cientistas-criam-sistema-robotizado-para-guiar-estimulacao-transcraniana/. Publicado em 10 de maio (2024).

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