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Mapeando a desconexão: análises avançadas da variabilidade cerebral revelam as anomalias nas interações neurais que caracterizam a esquizofrenia e o risco genético. (imagem: vegefox.com / Adobe Stock) Mapeando a desconexão: análises avançadas da variabilidade cerebral revelam as anomalias nas interações neurais que caracterizam a esquizofrenia e o risco genético. (imagem: vegefox.com / Adobe Stock)
World Scientific: O Risco Familiar na Esquizofrenia Revelado Através de Ondas Cerebrais
  • Notícia
  • Ciências da Saúde, Ciências Humanas
  • 28/07/2026
  • Biomarcadores Digitais, Dot.Lib, Esquizofrenia, saúde mental, World Scientific

A esquizofrenia é um transtorno psiquiátrico altamente incapacitante que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. Apesar de décadas de pesquisa, sua fisiopatologia exata continua sendo um desafio, em grande parte devido à complexa mistura de sintomas positivos (como alucinações), negativos (como isolamento social) e déficits cognitivos.

​Hoje, a esquizofrenia é cada vez mais reconhecida como uma "síndrome de desconexão", ou seja, um transtorno causado por anomalias em como as diferentes áreas do cérebro interagem entre si. Um novo estudo publicado no International Journal of Neural Systems, de nossa parceira World Scientific, deu um passo fundamental para mapear essa desconexão.

O Estudo: Medindo a "Flexibilidade" do Cérebro

O cérebro funciona como um sistema dinâmico complexo, e as conexões entre suas regiões flutuam constantemente. Essas flutuações dinâmicas (variabilidade temporal) são a base de uma cognição flexível.

​Para entender como isso é alterado na esquizofrenia, uma equipe de pesquisadores analisou eletroencefalogramas (EEG) em estado de repouso de três grupos distintos:

  • ​65 pacientes diagnosticados com esquizofrenia.
  • ​71 familiares de primeiro grau não afetados (para avaliar o risco genético/familiar).
  • ​75 pessoas saudáveis como grupo de controle.

​Utilizando uma análise baseada em "entropia de amostra", os cientistas quantificaram a irregularidade e a complexidade das flutuações cerebrais ao longo do tempo.

Cérebros Menos Flexíveis: Principais Descobertas

Os resultados revelaram que os pacientes com esquizofrenia apresentam um cérebro com redes menos flexíveis ou adaptáveis para a comunicação de informações.

  • Desconexão Rítmica: Os pacientes mostraram uma variabilidade temporal significativamente reduzida na conectividade fronto-temporal-parietal na banda alfa e na conectividade parietal-occipital na banda beta.
  • O Elo com a Memória: Observou-se que uma menor flexibilidade nas conexões temporais está diretamente associada a um pior desempenho em testes de memória verbal. Por outro lado, indivíduos com conexões de variabilidade mais fortes nas bandas alfa e beta mostraram um desempenho superior nesses testes.
  • Correlação com Sintomas: As alterações nessa conectividade (particularmente nas regiões frontal, parietal e occipital) se correlacionaram significativamente com a gravidade dos sintomas avaliados através da escala clínica PANSS (sintomas positivos, negativos e gerais).

O Fator Genético: E os Familiares?

Uma das descobertas mais intrigantes do estudo diz respeito aos familiares de primeiro grau. As diferenças de variabilidade observadas entre os pacientes e seus familiares foram muito menores do que as observadas em relação ao grupo de controle saudável. Isso sugere que existem fatores familiares compartilhados que influenciam traços específicos relacionados à variabilidade da rede cerebral, apontando para uma possível suscetibilidade genética herdada.

Um Novo Horizonte Clínico

Compreender essas alterações específicas na rede de variabilidade da esquizofrenia demonstra que as análises de EEG podem servir como biomarcadores quantitativos e objetivos. Isso não apenas ajuda a avaliar a gravidade da doença nos pacientes atuais, mas também abre portas para prever capacidades cognitivas e identificar riscos precoces em populações vulneráveis.

​Para informações mais detalhadas e acesso completo ao documento proposto pelos autores, acesse o artigo original no International Journal of Neural Systems.

Para ler a revisão sistemática completa e compreender as metodologias de avaliação e arquitetura dos modelos, acesse o artigo no periódico Innovation and Emerging Technologies.

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