Cientistas alegam que o mapeamento cerebral poderia ser uma ferramenta vital na prevenção contra o suicídio, graças a uma nova pesquisa que sugere que o aprendizado de máquinas poderia identificar aqueles em risco de tirar a própria vida.

Quase 800.000 pessoas morrem por suicídio a cada ano, e a não ser que avisem antes aos amigos, família ou a um terapeuta, essas mortes são muito difíceis de se prever – embora pesquisadores digam que sinais biológicos existem, submersos nos padrões ocultos da atividade cerebral.

“Nosso último trabalho é único no sentido de que identifica alterações conceituais que estão associadas à ideia do suicídio e ao comportamento,” explica o psicólogo Marcel Just, da Universidade Carnegie Mellon.

“Isso nos abre uma janela para o cérebro e para a mente, iluminando a forma como indivíduos suicidas pensam no suicídio e nos conceitos relacionados às suas emoções.”

Em pesquisas anteriores, Just e sua equipe usaram modelos computacionais para mapear como o cérebro processa pensamentos complexos, sejam estes coisas como conceitos científicos ou combinações embaralhadas de ideias que representam a ação humana.

Agora, os pesquisadores usaram as mesmas técnicas para tentar isolar como as tendências suicidas podem se parecer na atividade elétrica do cérebro, procurando por assinaturas neurais que indicam respostas emocionais como tristeza, vergonha, raiva e orgulho.

Os pesquisadores recrutaram 34 jovens – 17 pacientes com tendências suicidas (com cerca de metade já tendo tentado se matar anteriormente) com 17 pessoas neurotípicas – e fez os participantes passaram pelo mapeamento cerebral em uma máquina de ultrassom.

Durante os mapeamentos, apresentaram aos indivíduos 10 palavras relacionadas ao suicídio (como ‘desespero,’ ‘desesperança’ e ‘sem vida’) junto com 10 palavras positivas (como ‘sem preocupações’) e 10 negativas (como ‘problema’).

Da atividade cerebral registrada e respostas emocionais que indicaram, os pesquisadores isolaram seis termos – ‘morte,’ ‘crueldade,’ ‘problema,’ ‘sem preocupações,’ ‘bom’ e ‘elogio’ – e cinco áreas do cérebro que mais claramente distinguiam os que pensavam em suicídio dos que tinham a atividade cerebral padrão.

Usando este subconjunto dos dados, um algoritmo de aprendizado por máquina que estudou as respostas cerebrais pôde identificar pacientes suicidas e padrão corretamente 91% das vezes: reconheceu 15 dos 17 pacientes como parte do grupo suicida e 16 dos 17 indivíduos saudáveis como parte do grupo padrão.

Em um experimento separado, onde o algoritmo foi treinado exclusivamente sobre os 17 participantes do grupo suicida, o software foi capaz de distinguir entre pacientes que já tentaram o suicídio e os que não tentaram, acertando em 94% dos casos.

A equipe percebeu que as respostas aos termos ‘morte,’ ‘sem vida’ e ‘sem preocupações’, em especial, foram as mais precisas.

“Mais testes com essa abordagem e um número maior de pessoas determinará sua validade e habilidade em prever comportamentos suicidas futuros, e isso poderia dar aos profissionais do futuro uma forma de identificar, monitorar e talvez intervir no pensamento alterado e frequentemente distorcido que muitas vezes caracteriza indivíduos seriamente suicidas,” diz o pesquisador-sênior David Brent, da Universidade de Pittsburgh.

Mas quanto ao discurso de aplicações intervencionistas, outros especialistas têm dúvidas consideráveis.

Além do pequeno grupo de participantes examinados no estudo – cujos pesquisadores admitem ser uma limitação da credibilidade do estudo até agora – faltas tecnológicas com esse tipo de teste poderiam impedir que ele identifique de forma prática aqueles em risco de tirar a própria vida.

“Há muitos desafios para usar esse método rotineiramente no sistema de saúde,” diz o pesquisador de mapeamento médico Derek Hill, da University College Londres.

“O tipo de escaneamento funcional do cérebro que os pesquisadores usaram só está disponível em instituições avançadas de pesquisa, e necessita de pacientes cooperativos, então não seria algo amplamente disponível para pacientes mentais no futuro próximo.”

Quanto à ilustração de como o pensamento suicida pode ser identificado por padrões discretos da atividade cerebral, críticos aceitam um pouco mais – até certo ponto.

“Sem dúvidas, há uma base biológica para alguém que vai cometer suicídio,” diz o neurocientista Blake Richards, da Universidade de Toronto, ao The Verge.

“Há uma base biológica para todos os aspectos da nossa vida mental, mas a questão é se a base biológica para essas coisas são acessíveis o suficiente pelo ultrassom para realmente desenvolver-se um teste confiável que pudesse ser usado em uma situação clínica.”

Para enfrentar esses tipos de problemas, a equipe agora está pesquisando se participantes utilizando sensores de eletroencefalografia (EEG) possuem atividades cerebrais similarmente identificáveis – usando equipamentos de monitoramento muito menores e muito mais portáteis, além de muito mais baratos que máquinas de ultrassom.

Até que futuras pesquisas sejam conduzidas, não saberemos o quão eficiente este caminho será, mas uma coisa é certa – é pesquisa importante, e quando se trata de salvar vidas do suicídio, precisamos de toda ajuda possível.

Os resultados da pesquisa estão na revista Nature Human Behavior.

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Texto traduzido do site Futurism.
Reportagem original do site Science Alert.