Uma noite mal dormida costuma ser sinal de um dia difícil. Agora, segundo um novo estudo da Stanford Medicine, o sono também pode revelar pistas sobre doenças que só vão surgir anos depois. Pesquisadores da universidade desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de prever o risco de câncer, infartos, transtornos mentais e outras condições graves a partir de registros fisiológicos de apenas uma noite de sono. Emagrecimento: Como os ovos podem ajudar você a desmamar do Mounjaro, Ozempic e Wegovy, evitando o reganho de peso? Nem azeite, nem peixe: estudo inédito da USP desvenda o segredo dos supercentenários Batizado de SleepFM, o sistema foi treinado com cerca de 600 mil horas de dados de sono de 65 mil participantes, obtidos por meio da polissonografia — considerada o padrão ouro dos estudos do sono. O exame registra, ao longo da noite, sinais como atividade cerebral e cardíaca, respiração, movimentos das pernas e dos olhos, entre outros. “Registramos uma quantidade incrível de sinais quando estudamos o sono”, explicou Emmanuel Mignot, professor de Medicina do Sono em Stanford e coautor principal do estudo, publicado na revista Nature Medicine. “É uma espécie de fisiologia geral que observamos durante oito horas em um sujeito completamente cativo. É muito rica em dados”. Até agora, apenas uma pequena parte dessas informações era aproveitada na prática clínica e na pesquisa. Com os avanços recentes da inteligência artificial, os cientistas decidiram explorar esse “tesouro” de dados subutilizados. O resultado foi um modelo fundacional, capaz de aprender de forma autônoma a partir de grandes volumes de informação e aplicar esse conhecimento a diferentes tarefas. Hérnia de disco: técnica inovadora criada por médico brasileiro dispensa cirurgia para o problema As quase 585 mil horas de polissonografia foram divididas em segmentos de cinco segundos, de maneira semelhante às palavras usadas para treinar modelos de linguagem. — “SleepFM está, em essência, aprendendo o idioma do sono”, afirmou James Zou, professor associado de ciência de dados biomédicos e também coautor principal do trabalho. O modelo integra múltiplos sinais — como eletroencefalografia, eletrocardiografia, eletromiografia, pulso e fluxo respiratório — e aprende como eles se relacionam entre si. Para isso, os pesquisadores criaram uma técnica de treinamento que oculta uma das informações e desafia o sistema a reconstruí-la a partir das demais. — “Um dos avanços técnicos foi harmonizar todas essas modalidades para que aprendessem a mesma linguagem”, disse Zou. Depois de treinado, o SleepFM foi testado em tarefas tradicionais, como classificar estágios do sono e diagnosticar apneia, com desempenho igual ou superior ao dos melhores modelos atuais. Em seguida, os cientistas avançaram para um desafio mais ambicioso: prever o surgimento futuro de doenças. Para isso, os registros de sono foram conectados a décadas de históricos médicos do Stanford Sleep Medicine Center. Ao todo, mais de mil categorias de doenças foram analisadas, e 130 delas puderam ser previstas com precisão considerada razoável apenas com base nos dados do sono. Os resultados foram especialmente robustos para cânceres, complicações na gravidez, doenças circulatórias e transtornos mentais, com índices de concordância superiores a 0,8. “Um índice de 0,8 significa que, em 80% das vezes, a previsão do modelo coincide com o que realmente aconteceu”, explicou Zou. O sistema apresentou desempenho destacado na previsão de doenças como Parkinson, demência, infarto, câncer de próstata e de mama, além do risco de mortalidade. — “Ficamos positivamente surpresos ao ver que, para um conjunto tão diverso de condições, o modelo conseguia fazer previsões informativas”, afirmou o pesquisador. Segundo a equipe, um dos fatores-chave está nos descompassos entre diferentes sistemas do corpo. Situações em que, por exemplo, o cérebro aparenta estar dormindo enquanto o coração se comporta de forma atípica podem funcionar como sinais precoces de problemas futuros — indícios silenciosos que a inteligência artificial agora consegue decifrar a partir do sono.