Ferramentas baseadas na tecnologia novas do uso dos neurocientistas para prever a esquizofrenia

A esquizofrenia, uma desordem psiquiátrica que afecte aproximadamente 1% da população, é uma causa principal da inabilidade funcional nos Estados Unidos. Tipicamente o diagnóstico articulou-se no indicador “de sintomas positivos visíveis” como alucinação e desilusão, mas uma chave a uma identificação e a um tratamento mais adiantados é um reconhecimento de sintomas negativos, e os neurocientistas da universidade da geórgia estão desenvolvendo ferramentas baseadas na tecnologia novas para travar tais sintomas e para melhorar a previsão do risco.

Os sintomas negativos aparecem tipicamente anos antes que os sintomas positivos emerjam e sejam frequentemente o que trazem primeiramente os jovens que desenvolvem mais tarde a esquizofrenia no contacto com o sistema de saúde mental. Estes sintomas são caracterizados por reduções na emoção, a motivação e uma comunicação expressivo, e incluem comportamento como o avolition, ou uma falta da motivação para contratar em actividades objetivo-dirigidas, e asociality, ou participação diminuída na actividade social, entre outros.

Historicamente, os esforços na identificação adiantada e a prevenção da esquizofrenia centraram-se sobre sintomas positivos. Estes sintomas são frequentemente disruptivos e exigem a atenção clínica urgente quando emergem. Contudo, é os sintomas negativos da desordem que pode ser ainda mais importante de focalizar sobre para a identificação e a prevenção adiantadas.”

Gregory Strauss, professor adjunto da psicologia e da neurociência na faculdade de UGA Franklin das artes e das ciências

Financiado com os $3 milhões do instituto nacional da saúde mental, Strauss é investigador principal em um projecto que recolha dados em UGA, em Universidade Northwestern e em universidade de Emory para avaliar métodos novos da identificação do risco tais como phenotyping digital. O projecto capitaliza em uma tecnologia 21centuryst ubíquo.

“Nós pedimos que os participantes gravem vídeos em seus telemóveis ao longo do dia, onde nos dizem sobre o que têm feito e como têm sentido,” Strauss dissemos. “Então nós usamos algoritmos automatizados para processar a emoção na face e na voz do participante para determinar sintomas negativos.”

Os vídeos podem igualmente ser usados para a análise lexical, determinando se determinadas palavras-chaves relativas à emoção positiva estam presente ou como tangencial ou incoerente o discurso pôde se realizar. Este a ajuda identifica outros sintomas chaves tais como a desorganização do discurso ou mesmo pensamentos suicidas.

“Nós acreditamos que estas variáveis phenotyping digitais podem prever o risco em uma maneira muito mais sofisticada do que o que nós possamos obter através das escalas de avaliação clínicas tradicionais,” Strauss disseram.

O vídeo tem sido por muito tempo parte dos métodos usados em um ajuste do laboratório, exigindo frequentemente a análise cuidadosa, manual. Strauss e os colegas querem automatizar o todo o processo e movê-lo para o mundo real onde as emoções ocorrem naturalmente.

“Nós estamos desenvolvendo um sistema de vigilância do risco em que um jovem poderia usar algumas destas medidas monitorar seu risco,” Strauss dissemos. “Se um telefone poderia ajudar a monitorar seus sintomas e a impedir que tenham que retornar para re-avaliações clínicas freqüentes, aquele representa um nível novo em usar a tecnologia para cuidados médicos mentais.”

Este trabalho na avaliação é parte de um programa maior da pesquisa no laboratório de Strauss esse focos sobre a determinação dos mecanismos que são a base de sintomas negativos.

“Minha esperança,” disse, “é que nossos resultados em mecanismos do cérebro descobrirão alvos novos para o tratamento, porque não há actualmente nenhuma medicamentação capaz eficazmente de tratar sintomas negativos. Este é um dos desafios os mais grandes no campo do psiquiatria.”

Source: Universidade da geórgia