O diagnóstico precoce da esclerose lateral amiotrófica (ELA), doença que afeta o sistema nervoso e enfraquece os músculos, pode ser mais eficaz com a ajuda de uma nova ferramenta desenvolvida por cientistas. A partir de vídeos com diferentes expressões faciais, essa ferramenta consegue identificar sinais precoces da doença. A pesquisa, publicada na revista científica “Digital Biomarkers”, foi realizada em parceria entre pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e do Instituto Real de Tecnologia de Melbourne, na Austrália.
O estudo utilizou uma base de dados com vídeos de pessoas saudáveis e com ELA realizando expressões faciais, como assoprar uma vela, abrir a boca e sorrir sem mostrar os dentes. Com base nesses vídeos, os pesquisadores desenvolveram uma ferramenta computacional capaz de identificar os pacientes com a doença degenerativa através das expressões faciais.
Os valores programados no estudo foram eficazes em detectar sinais de fraqueza muscular e hiperatividade comuns na ELA, além de diferenciar movimentos normais e anormais da musculatura facial. A ferramenta, ainda em fase de teste, tem o potencial de auxiliar no tratamento e monitoramento de pessoas com a doença, especialmente aquelas com perda de expressão facial.
Além disso, essa abordagem pode ser aplicada a outras doenças neurológicas que afetam os músculos faciais, como acidente vascular cerebral (AVC) e doença de Parkinson. Existe a possibilidade de desenvolver um aplicativo para smartphones que permita verificar os sintomas dessas doenças.
Para validar essa abordagem em diferentes contextos, é necessário ampliar a base de dados considerando fatores como idade e etnia. Outras pesquisas podem utilizar essa técnica em diferentes estágios da ELA para compreender melhor a progressão da doença.
