O cérebro humano é caracterizado por complexas conexões estruturais e funcionais que integram características cognitivas únicas. Há um obstáculo fundamental para a avaliação das conexões estruturais e funcionais do cérebro e dos efeitos no diagnóstico e tratamento de doenças neurodegenerativas.

Apesar de décadas de pesquisa, a base neural da depressão ainda é incompleta. Estudos de neuroimagem indicam que, embora muitas regiões do cérebro tenham sido repetidamente implicadas na fisiopatologia da depressão, ainda não foram encontrados muitos achados consistentes até o presente momento. O conhecimento atual indica que a fisiopatologia da depressão pode ser distribuída por muitas regiões e circuitos cerebrais.2

Atualmente, não existe um biomarcador diagnóstico clinicamente específico capaz de confirmar o diagnóstico de transtorno depressivo maior. Portanto, a exploração de biomarcadores translacionais de transtornos do humor com base na aprendizagem profunda tem um potencial valioso com resultados promissores.1

Foram investigados o estado e as perspectivas de marcadores biológicos para transtornos psiquiátricos, com foco na esquizofrenia e no transtorno depressivo maior. Diferentes tipos de biomarcadores, sensibilidade apropriada, especificidade e capacidade de exploração ampla foram discutidos, e os autores concluíram que, como é improvável que uma única medida seja suficiente, as estratégias multimodais parecem mais promissoras, embora tragam maiores complexidades técnicas e de implementação.3 (Figura 1)
Biomarcadores são características medidas objetivamente que indicam as causas intrínsecas da doença, o curso clínico e sua modificação após o tratamento.4 O eletroencefalograma quantitativo tornou-se uma ferramenta popular para explorar potenciais biomarcadores de vários distúrbios psiquiátricos, classificando a atividade elétrica do cérebro em diferentes faixas de frequência. Os sinais elétricos do cérebro são convertidos para a forma digital, o que permite que padrões indetectáveis a olho nu sejam revelados.5 Já o “cordance” é um método de eletroencefalograma quantitativo que combina informações complementares de frequência absoluta (a quantidade de energia em uma banda de frequência de um determinado eletrodo) e potência relativa (a porcentagem de energia contida em uma banda de frequência em relação ao espectro total).6

Lesões cerebrais traumáticas causam impacto e forças rotacionais que resultam em contusões cerebrais, e as alterações bioquímicas que resultam em lesão axonal difusa.7
A imagem de tensor de difusão pode indicar o estado do traumatismo craniano no trato espinotalâmico anterior (TEA) e no fascículo longitudinal inferior (FLI).8 (Figura 2) Isso significa que futuras aplicações diagnósticas por imagem de tensor de difusão podem se concentrar nessas áreas como grupos de fibras indicadoras de dano cerebral. 
Estudos indicam que alterações na conectividade cerebral podem explicar parcialmente as alterações na função cerebral anos após uma lesão cerebral traumática leve a moderada.9,10

Um grupo de especialistas avaliou e classificou as evidências de resultados existentes da estimulação magnética transcraniana em várias condições de dor de cabeça e forneceu recomendações de tratamento para as condições avaliadas e depressão comórbida. Além disso, avaliou também questões de custo-efetividade e tecnologias relevantes para o tratamento. Após extensa revisão da literatura, os autores forneceram recomendações e diretrizes de tratamento para a estimulação magnética transcraniana no controle de dores de cabeça neuropáticas e recomendaram mais estudos sobre custo-benefício para avaliar a viabilidade da implementação clínica do tratamento a longo prazo.11

Em outro estudo, foi desenvolvido um modelo de diagnóstico baseado em eletroencefalograma para transtorno depressivo maior por meio de metodologia avançada de neurociência computacional acoplada a uma abordagem de rede neural convolucional profunda. 
As gravações do eletroencefalograma foram analisadas modelando três diferentes estruturas profundas da rede neural convolucional, para categorizar os pacientes com transtorno depressivo maior e controles saudáveis.1

A principal contribuição do estudo foi o delineamento de características espaciais e temporais distintas, usando várias arquiteturas de aprendizagem profunda para categorizar os indivíduos com transtorno depressivo maior e os indivíduos saudáveis. 

O foco principal foi explorar biomarcadores translacionais de transtornos do humor com base na perspectiva da aprendizagem profunda.1

Embora desafiadores, os métodos computacionais são promissores para melhorar a compreensão dos transtornos psiquiátricos no processo de diagnóstico e são valiosos em termos de velocidade e precisão em comparação com as abordagens clássicas.1