Proposta de modelo conceitual de algoritmo multimodal para aplicação de inteligência artificial no rastreamento de sinais neuroradiológicos cerebrais de lipofuscinose ceroide neuronal tipo 2 em imagens de ressonância magnética

Abstract

A lipofuscinose neuronal ceroide tipo 2 (CLN2) é uma doença neuropediátrica rara, de rápida evolução e que, se não tratada precocemente, leva ao estado vegetativo crônico persistente aos 8-10 anos de idade. Logo, seu diagnóstico precoce é fundamental para um melhor prognóstico do paciente. A suspeita clínica da CLN2 pode ser inicialmente investigada por uma série de exames, incluindo a ressonância magnética nuclear (RMN) cerebral, que pode ter seu tempo de análise otimizado por meio da inteligência artificial (IA). Para tanto, foi realizada uma revisão sistemática da literatura com meta-análise para conhecer e pontuar matematicamente os sinais clínicos e neuroradiológicos mais frequentes na CLN2 e, com isso, construir um modelo conceitual de algoritmo multimodal que usará IA no rastreamento de sinais neuroradiológicos cerebrais da doença em imagens de RMN. 68 estudos únicos incluídos na revisão sistemática reportaram desfechos de 1.071 pacientes. Destes estudos, 33 foram meta-analisados (n=930 pacientes). Os achados neuroradiológicos mais frequentes foram: diminuição hipocampal (fenótipo típico), com proporção agrupada de 84% (Intervalo de confiança, IC, 95% 0.70-0.92; I2=76%, p<0.01; 19 estudos; n= 355), atrofia cerebelar, com proporção agrupada de 84% (IC 95% 0.70-0.92; I2=76%, p<0.01; 19 estudos; n= 355) e atrofia cortical, com proporção agrupada de 77% (IC 95% 0.58-0.89; I2=78%, p<0.01; 21 estudos; n=407). Os desfechos clínicos mais frequentes foram: epilepsia/convulsão, com proporção agrupada de 80% (IC 95% 0.70-0.88; I2=81%, p<0.01; 29 estudos; n=828), mioclonia, com proporção agrupada de 70% (IC 95% 0.40-0.89; I2=80%, p<0.01; n=160) e ataxia, com proporção agrupada de 59% (IC 95% 0.37-0.78; I2=79%, p<0.01; 14 estudos; n=264). O algoritmo multimodal foi conceituado e poderá ser testado com mínimo de 30 imagens. Também foi elaborado um plano de aplicabilidade que propõe a aplicação do modelo conceitual no sistema público de saúde no Brasil, visando o encurtamento da jornada diagnóstica do paciente com CLN2.

Neuronal ceroid lipofuscinosis type 2 (CLN2) is a rare and rapidly progressing pediatric brain disorder that, if not treated early, leads to a persistent chronic vegetative state at 8-10 years of age. Therefore, its early diagnosis is fundamental for a better patient prognosis. The clinical suspicion of CLN2 can be initially investigated by a series of exams, including magnetic resonance imaging (MRI) of the brain, whose analysis time can be optimized through artificial intelligence (IA). To this end, a systematic review with meta-analysis of the literature was carried out to know and mathematically score the most frequent clinical and neuroradiological signs in CLN2 and, with that, build a conceptual model of a multimodal algorithm that will use AI to track neuroradiological signs brains of the disease on MRI images. 68 unique studies included in the systematic review reported outcomes for 1071 patients. Of these studies, 33 were meta-analyzed (n=930 patients). The most frequent neuroradiological findings were: reduced hippocampal volume (typical phenotype), with a pooled proportion of 84% (95% confidence interval, CI, 0.70-0.92; I2=76%, p<0.01; 19 studies; n=355), cerebellar atrophy, with a pooled proportion of 84% (95% CI 0.70-0.92; I2=76%, p<0.01; 19 studies; n= 355) and cortical atrophy, with a pooled proportion of 77% (95% CI 0.58- 0.89; I2=78%, p<0.01; 21 studies; n=407). The most frequent clinical outcomes were epilepsy/seizure, with a pooled proportion of 80% (95% CI 0.70-0.88; I2=81%, p<0.01; 29 studies; n=828), myoclonus, with a pooled proportion of 70% (95% CI 0.40-0.89; I2=80%, p<0.01; n=160) and ataxia, with a pooled proportion of 59% (95% CI 0.37-0.78; I2=79%, p<0.01; 14 studies; n=264). The multimodal algorithm was conceptualized and can be tested with a minimum of 30 images. A usability plan was also prepared that proposes the application of the conceptual model in the public health system in Brazil, aiming at shortening the diagnostic journey of the patient with CLN2.