Aquela criança desatenta na escola, impulsiva, que não consegue muitas vezes "mater o controle" é só uma criança danada mesmo? na verdade, essas características podem ser indicativos que a criança possui transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH). Por ser cada vez mais prevalente, muitos estudos tem dedicado especial interesse a conhecer, diagnosticar, tratar e prever o TDAH. Para isso, dados de eletroencefalografia (EEG) parecem ter o potencial de ajudar.

Mesmo sendo bastante estudado a fisiopatologia do TDAH permanece pouco conhecida, e, por isso, seu diagnóstico ainda é feito muitas vezes através de escalas de avaliação comportamental. Pensando em facilitar esses diagnósticos, alguns estudos têm tentado encontrar biomarcadores potenciais definindo os correlatos neurais do TDAH com sinais de eletroencefalografia (EEG), que fornecem dados neurobiológicos objetivos relacionados aos sintomas.

A ideia é encontrar um tipo de "padrão" no EEG das pessoas com TDAH, para então facilitar o diagnóstico e as intervenções. Entretanto, a heterogeneidade no TDAH, que exibe variações em fatores etiológicos, comorbidades psiquiátricas e / ou resposta ao tratamento também se apresenta nos dados de EEG.

Dessa forma, alguns estudos investigaram a heterogeneidade nas medidas de EEG em individuos com TDAH. Es estudo, por exemplo encontrou quatro grupos de EEG em uma amostra de TDAH clinicamente referida. Como o EEG é uma ferramenta de neuroimagem informativa, um grande número de métodos de processamento de sinal pode ser aplicado para extrair várias características dele. Os classificadores para identificar o TDAH podem ser menos afetados pela heterogeneidade. Porém, embora não totalmente conclusivos, esses estudos já demonstram que essa ferramenta (EEG) tem potencial de se tornar um método diagnóstico do TDAH, e, assim, facilitar a vida dessas pessoas!!!

Referências

CHEN, He et al. EEG characteristics of children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Neuroscience, v. 406, p. 444-456, 2019.

KASHEFPOOR, Masoud; RABBANI, Hossein; BAREKATAIN, Majid. Automatic diagnosis of mild cognitive impairment using electroencephalogram spectral features. Journal of medical signals and sensors, v. 6, n. 1, p. 25, 2016.

MOHAMMADI, Mohammad Reza et al. EEG classification of ADHD and normal children using non-linear features and neural network. Biomedical Engineering Letters, v. 6, n. 2, p. 66-73, 2016.

SRIDHAR, Chaitra et al. Diagnosis of attention deficit hyperactivity disorder using imaging and signal processing techniques. Computers in Biology and Medicine, v. 88, p. 93-99, 2017.