Tecnologia combina análise motora e desempenho cognitivo para identificar alterações neurológicas ainda nos estágios iniciais
Um grupo de pesquisadores da Universidade de Caen, na França, desenvolve uma tecnologia que combina atividade física e inteligência artificial para detectar sinais iniciais de doenças neurodegenerativas. Batizado de Présage, o projeto busca identificar alterações sutis no funcionamento cerebral antes que sintomas mais evidentes apareçam.
A proposta parte de uma abordagem integrada: além de afetarem memória e raciocínio, condições como Alzheimer e Parkinson também impactam o controle motor. Com base nisso, o sistema avalia simultaneamente o desempenho físico e cognitivo dos participantes, ampliando a capacidade de detectar possíveis anomalias.
O equipamento utilizado se assemelha a uma esteira ergométrica, mas incorpora sensores de movimento, plataformas que medem a força dos passos e integração com ambientes virtuais por meio de óculos de realidade virtual. Durante os testes, os voluntários caminham enquanto realizam tarefas cognitivas, como responder a estímulos visuais ou resolver exercícios simples de memória e atenção.
Enquanto isso, o sistema coleta dados detalhados sobre equilíbrio, tempo de resposta, ritmo da caminhada e distribuição de força. Essas informações são processadas por algoritmos que buscam padrões associados a riscos neurológicos, permitindo identificar alterações que, muitas vezes, passam despercebidas no dia a dia.
Outro ponto investigado é a chamada “reserva cognitiva” — a capacidade do cérebro de compensar danos ou lidar com o envelhecimento. A análise desse fator pode ajudar a entender por que alguns indivíduos apresentam maior resistência à progressão de doenças degenerativas.
Nos testes iniciais, cerca de 100 pessoas entre 55 e 87 anos participaram das avaliações. Parte dos voluntários apresentou indícios da chamada síndrome de risco cognitivo-motor, considerada um possível marcador precoce de comprometimento neurológico.
Apesar dos resultados promissores, a tecnologia ainda está em fase experimental e precisa ser validada em estudos mais amplos. A expectativa dos pesquisadores é que, no futuro, ferramentas desse tipo auxiliem profissionais de saúde tanto na detecção precoce quanto no acompanhamento da evolução dessas doenças.
