Capacidade decisória na Doença de Alzheimer – um
estudo de neuroimagem por ressonância magnética
Introdução
A prevalência de demência vem acompanhando o aumento da expectativa de vida, e segundo o relatório de 2013 da World Health Organization, o número de casos de demência, e especialmente da Doença de Alzheimer (DA), dobrará até o ano 2030 e quadruplicará até o ano 2050 [5]. No Brasil, o número de pacientes chega a 1 milhão colocando o país entre os 10 países com mais casos de DA [7].
Devido à deterioração de sua capacidade cognitiva, estes pacientes sofrem alterações em sua autonomia. Um dos temas centrais refere-se à avaliação da capacidade decisória destes indivíduos. Capacidade decisória é definida como a competência para tomar decisões informadas, por exemplo, sobre escolhas de tratamento e a realização de atividades específicas, como morar sozinho ou dirigir [6]. A capacidade de uma pessoa com demência tomar uma decisão ou emitir um consentimento livre e esclarecido para a participação em pesquisa clínica é alvo de controvérsias. Nas doenças neurodegenerativas, a perda da capacidade decisória aumenta a dificuldade dos pacientes avaliarem esses riscos [6].
Apesar da grande importância da tomada de decisões, tanto para o tratamento quanto para a pesquisa clínica, não existem pesquisas suficientes sobre o assunto em pacientes com DA, e no Brasil não existem instrumentos de avaliação da capacidade decisória validados para a população idosa acometida por doenças neurodegenerativas. Juntamente a isto, apesar de a Psiquiatria e a Neurologia mostrarem interesse, dificuldades práticas ainda podem ser percebidas.
Além disso, há poucos estudos com pacientes com DA medindo os correlatos neuronais da tomada de decisões. A Mac Arthur Assessment Tool for Treatment (Mac CAT-T) mede a habilidade de comunicar uma escolha (compreensão); habilidade para entender uma informação relevante (valoração); habilidade para apreciar uma situação e suas consequências (raciocínio); e habilidade para manipular informações de forma racional (capacidade de expressar uma escolha). Os correlatos neurais desses aspectos da tomada de decisão na DA no entanto, são desconhecidos. O conhecimento destes correlatos é de grande valor na compreensão da deterioração da tomada de decisão, na descoberta de quais regiões cerebrais são responsáveis por quais aspectos do processo de decisão, na identificação de pacientes em risco e no desenvolvimento de potenciais estratégias de tratamento neuropsicológico.
Caracterização e justificativa
A relativa falta de produção sobre a temática da tomada de decisão se dá por questões metodológicas. A utilização de instrumentos padronizados é ainda exceção, especialmente em pessoas com demência [2]. Estudos que investiguem a capacidade decisória trazem implicações para pesquisa sobre demência de forma mais ampla. Parte da literatura a respeito da tomada de decisões na demência dedica-se à capacidade de compreender e decidir sobre a participação em protocolos de pesquisa [3]. Clinicamente, pela compreensão dos correlatos cerebrais, o objetivo é ser capaz de identificar pacientes em risco de deterioração da tomada de decisão, e potencialmente prever o curso desta deterioração.
capturar tanto a comunicação neuronal quanto as conexões presentes na substância branca destas regiões específicas. Ainda, ao combinar fMRI e DTI às escalas da Mac CAT-T será possível identificar correlatos cerebrais tanto estruturais quanto funcionais vinculados à tomada de decisão. Identificando tais estruturas é possível abrir caminhos para debates acerca tomada de decisão na DA e ainda definir quais os possíveis fatores de risco neuronais nesta capacidade decisória.
A provável criação de estratégias para a retenção de capacidades de tomada de decisão é um caminho viável, e possível, que está sendo buscado. Concomitantemente, esta descoberta auxiliará cuidadores a tomares decisões sobre seus pacientes.
Objetivos e Metas
O objetivo do presente trabalho é determinar os correlatos neuronais dos aspectos da tomada de decisão, medida pela Mac CAT-T, em pessoas com DA. Além disso, espera-se investigar a relação entre tomada de decisão e variáveis clínicas, como estado de amor, funcionalidade, qualidade de vida e consciência da doença. A compreensão dos correlatos neuronais da tomada de decisão possibilitará definir fatores de risco neuronais e a trajetória de deterioração da capacidade decisória na DA, podendo contribuir para um debate ético sobre a tomada de decisão na demência.
Metodologia ou descrição técnica
A amostra do estudo será composta por 20 idosos saudáveis no grupo de controle e 30 pacientes com DA, diagnosticados de acordo com os critérios DSM-IV e NINCDS-ADRDA, no estágios iniciais de gravidade da doença (de leve à moderada; valores no Mini-Exame do Estado Mental de 18 ou mais). Os pacientes serão recrutados no ambulatório do Centro para Doença de Alzheimer e Outros Transtornos Mentais na Velhice – CDA/UFRJ. Os critérios de inclusão serão: idade mínima de 65 anos, alfabetização e escolaridade mínima de 4 anos, ausência de história atual ou prévia de doença psiquiátrica ou neurológica (além da DA, excluindo também casos com DA mista ou demência vascular), ausência de história de trauma craniano envolvendo perda de consciência por mais de uma hora, ou história de abuso de álcool ou drogas (baseado em critérios do ICD-10). Além disso, serão excluídos pacientes com contraindicações para MRI, incluindo pessoas como implantes metálicos, desfibrilador automático implantável, bomba de insulina, tatuagens antigas, ou ter tido cirurgia a menos de 6 semanas antes da neuroimagem. Todos os pacientes serão selecionados a partir de um banco de dados de participantes submetidos à avaliação de tomada de decisão e cognição.
(FLAIR28).
Para a substância branca, será feita uma análise da anisotropia fracionada em todo o cérebro com voxel-based morphometry, possibilitando analisar todos os tractos sem pré-seleção de áreas de interesse. Esta análise será seguida de uma investigação usando Tract-Based Spatial Statistics (TBSS), uma técnica recentemente desenvolvida que combina as vantagens da análise voxel-wise com análises baseadas em tractografia.
Finalmente, planeja-se também uma análise mais detalhada de tractografia probabilística, tendo como base os resultados obtidos nas análises anteriores e focando em conexões dos lobos frontais com outras regiões cerebrais32. O fMRI durante o repouso será analisado utilizando a última versão do FSL. Com este software disponível gratuitamente, uma análise de componentes independentes (Independent Component Analysis) será realizada para identificar redes neurais clinicamente relevantes, incluindo a rede frontal, a “default mode network” e redes de memória de trabalho [8]; [9].
Resultados e Discussão
Foi analisada a correlação entre tomar decisões de 21 pacientes com DA incluídos, e espessura cortical e integridade da substância branca cerebral. Os resultados mostram que uma melhor capacidade decisória é relacionada a espessura cortical maior em áreas frontais, occipitais, temporais e no insula (Figura 1). Uma melhor integridade da substancia branca cortical é também associada com uma melhor capacidade de tomar decisões (Figura 2) [1].
Figura 1: Figura 2:
O objetivo final do projeto é obter um maior entendimento sobre os correlatos neurais a despeito da capacidade de tomada de decisões de pessoas com DA, focando na transição dos achados de pesquisa para a prática clínica.
precoce.
Juntamente a validação da Mac CAT-T para tomada de decisão, espera-se que a partir deste estudo condições para um aumento de projetos relacionados a capacidade decisória em pessoas com demência no Brasil apareçam. Entender o impacto da perda de capacidade decisória nestas variáveis pode auxiliar em decisões sobre o tratamento, implicando em um ganho de qualidade de vida para pacientes e cuidadores.
Material já publicado e encaminhado
Já publicado
1. van Duinkerken E, IJzerman RG, Klein M, Moll AC, Snoek FJ, Scheltens P, Pouwels PJW, Barkhof F, Diamant M, Tijms BM: Disrupted subject-specific gray matter network properties and cognitive dysfunction in type 1 diabetes patients with and without proliferative retinopathy. Hum Brain Mapp 2015; 37: 1194-1208
2. van Bloemendaal L, IJzerman RG, ten Kulve JS, Barkhof F, Diamant M, Veltman DJ, van Duinkerken E: Alterations in white matter volume and integrity in obesity and type 2 diabetes. Metab Brain Dis 2016; 31: 621-629. 3. van Duinkerken E, Ryan CM, Schoonheim MM, Barkhof F, Klein M, Moll
AC, Diamant M, IJzerman RG, Snoek FJ: Subgenual cingulate cortex functional connectivity in relation to depressive symptoms and cognitive functioning in type 1 diabetes mellitus patients. Psychosom Med 2016; 78: 740-749.
4. Nguyen HT, van Duinkerken E, Verbraak FD, Polak BCP, Ringens PJ, Diamant M, Moll AC: Retinal blood flow is increased in type 1 diabetes mellitus patients with advanced stages of retinopathy. BMC Endocr Disord 2016; 16: 25.
5. Ryan CM, van Duinkerken E, Rosano C: Neurocognitive consequences of diabetes. Am Psychol 2016; 71: 563-576.
6. van Duinkerken E, Ryan CM: Preserving cognition in children with diabetes: do alterations in functional network connectivity play a role? Diabetes 2017; 66: 574- 576.
7. van Duinkerken E, Schoonheim MM, IJzerman RG, Moll AC, Landeira-Fernandez J, Klein M, Diamant M, Pouwels PJW, Snoek FJ, Barkhof F, Wink AM: Decreased subcortical eigenvector centrality is related to increased local functional connectivity and fractional anisotropy in patients with longstanding type 1 diabetes mellitus. Hum Brain Mapp 2017; Epub ahead of print: doi: 10.1002/hbm.23617.
8. Bertrand E, van Duinkerken E, Landeira-Fernandez J, Dourado MCN, Santos RL, Laks J, Mograbi DC: Behavioral and psychological symptoms impact clinical competence in Alzheimer’s disease. Frontiers in Aging Neuroscience 2017; doi: 10.3389/fnagi.2017.00182.
Submetido
related to frontal grey matter thinning in middle-aged type 1 diabetes patients with proliferative retinopathy. Brain Imaging Behav;
2. Gejl M, Gjedde A, Brock B, Møller A, van Duinkerken E, Haahr HL, Hansen CT, Chu, PL, Stender-Petersen KL, Rungby J. The impact of hypoglycemia on cognitive performance and regional cerebral blood flow: a randomized, cross-over trail in participants with type 1 diabetes. Diabetologia;
3. Bernardes G, IJzerman RG, ten Kulve JS, Barkhof F, Diamant M, Veltman DJ, Landeira-Fernandez J, van Bloemendaal L, van Duinkerken E. Cortical and subcortical gray matter structural alterations in normoglycemic obese and type 2 dibetes patients: relationship with central adiposity, glucose, and insulin. Brain Topogr;
4. van Duinkerken E, Farme J, Landeira-Fernandez J, Dourado MC, Laks J, Mograbi DC. Decision-making capacity in patients with Alzheimer’s disease: a literature review. Neuropsychol Rev; Submetido pela publicação.
Referências
1. Bertrand E, van Duinkerken E, Landeira-Fernandez J, Dourado MCN, Santos RL, Laks J, Mograbi DC: Behavioral and psychological symptoms impact clinical competence in Alzheimer’s disease. Frontiers in Aging Neuroscience 2017
2. Kapp, 1996
