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Alliance Research Group
O trabalho do nosso grupo de pesquisa foi pioneiro no campo do uso de análise de big data e machine learning em psiquiatria e neurociências Usando essas técnicas, construímos assinaturas preditivas clinicamente úteis capazes de identificar com precisão quais pacientes são susceptíveis a cometer suicídio (3), melhorar o diagnóstico em psiquiatria (4), identificar comprometimento cognitivo e alterações nas estruturas cerebrais. Nosso grupo escreveu alguns editoriais sobre o impacto da análise de big data no futuro da medicina de precisão e psiquiatria (1,5), postulando que descobertas e mudanças inovadoras no nível populacional envolveriam integração de dados focada em uma abordagem centrada na pessoa (1, 5).
Nosso trabalho também ajudou a esclarecer os fundamentos moleculares do declínio da cognição e da saúde física que ocorrem nos transtornos do humor (6). Também fomentamos a teoria de que a ativação imunológica é um componente-chave na condução das mudanças que ocorrem no cérebro (7) e na periferia nos transtornos psiquiátricos (8,9). Nossas colaborações no estudo do substrato patofisiológico dos transtornos psiquiátricos ajudarão a desenvolver novas estratégias terapêuticas, como discutimos em um editorial recente (10).
Em 2019, nosso grupo escreveu um livro pela Springer Nature intitulado “Personalized Psychiatry – Big Data Analytics in Mental Health”. O livro se trata de uma colaboração internacional de múltiplas universidades e, principalmente, de experts de diferentes áreas do conhecimento com o objetivo de integrar os conceitos de análise de machine learning na saúde mental. No início de 2023, o grupo publicou um livro chamado “Digital Mental Health: A Practitioner’s Guide” sobre a aplicação e uso de ferramentas digitais e novas tecnologias dentro do campo da saúde mental. Em outubro de 2023, o grupo também publicou um livro intitulado “Psiquiatria Digital” pela Editora Artmed.
Dessa forma, o Grupo ALliaNCE estuda a epidemiologia e fenomenologia dos transtornos de humor, assim como visa inovar na implementação de técnicas do campo da inteligência artificial na saúde mental. Nosso grupo de pesquisa é transdisciplinar, busca unir abordagens e conhecimentos das áreas da psiquiatria, psicologia, biologia e ciência da computação.”
Referências:
1. Passos IC, Mwangi B, Kapczinski F. Big data analytics and machine learning: 2015 and beyond. The lancet Psychiatry. 2016 Jan;3(1):13–5.
2. Librenza-Garcia D, Kotzian BJ, Yang J, Mwangi B, Cao B, Pereira Lima LN, et al. The impact of machine learning techniques in the study of bipolar disorder: A systematic review. Neurosci Biobehav Rev. 2017 Sep;80:538–54.
3. Passos IC, Mwangi B, Cao B, Hamilton JE, Wu M-J, Zhang XY, et al. Identifying a clinical signature of suicidality among patients with mood disorders: a pilot study using a machine learning approach. J Affect Disord. 2016 Jan;193:109–16.
4. Wu M-J, Mwangi B, Bauer IE, Passos IC, Sanches M, Zunta-Soares GB, et al. Identification and individualized prediction of clinical phenotypes in bipolar disorders using neurocognitive data, neuroimaging scans and machine learning. Neuroimage. 2017 Jan 15;145(Pt B):254–64.
5. Duffy A, Goodday S, Passos IC, Kapczinski F. Changing the bipolar illness trajectory. Lancet Psychiatry. 2017 Jan;4(1):11-13. doi: 10.1016/S2215-0366(16)30352-2.
6. Passos IC, Mwangi B, Vieta E, Berk M, Kapczinski F. Areas of controversy in neuroprogression in bipolar disorder. Acta Psychiatr Scand. 2016 Apr 21;
7. Cao B, Passos IC, Mwangi B, Amaral-Silva H, Tannous J, Wu M-J, et al. Hippocampal subfield volumes in mood disorders. Mol Psychiatry. 2017 Jan 24;
8. Passos IC, Vasconcelos-Moreno MP, Costa LG, Kunz M, Brietzke E, Quevedo J, et al. Inflammatory markers in post-traumatic stress disorder: a systematic review, meta-analysis, and meta-regression. The lancet Psychiatry. 2015 Nov;2(11):1002–12.
9. Passos IC, Vasconcelos-Moreno MP, Costa LG, Kunz M, Brietzke E, Quevedo J, et al. Post-traumatic stress disorder and interleukin 6 – Authors’ reply. The lancet Psychiatry. 2016 Mar;3(3):202.
10. Kapczinski F, Passos IC. Wet minds, dry minds, and the future of psychiatry as a science. Acta Psychiatr Scand. 2015 Jan;131(1):7–8.
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