Eletroencefalografia como preditor de eficácia HD-tDCS na dor neuropática: abordagem de aprendizado de máquina

Contextualização: A dor neuropática é uma complicação presente no quadro clínico de pacientes com lesão traumática do plexo braquial (BPI). Caracteriza-se por alta intensidade, gravidade e refratariedade aos tratamentos clínicos, resultando em alta incapacidade e perda da qualidade de vida. Devido à perda da entrada aferente, provoca alterações corticais e subcorticais e alterações na representação somatotópica, a partir de adaptações plásticas inadequadas no Sistema Nervoso Central e Periférico, uma das terapias com potencial benefício nesta população é a Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua de Alta Definição ( HD-tDCS). Assim, ao utilizar predição de resposta baseada em conectividade e aprendizado de máquina, permitirá maior garantia de eficiência e otimização da aplicação desta terapia, sendo direcionada a pacientes com maior potencial de benefício com a aplicação desta abordagem. Objetivo: Usando predição baseada em conectividade e aprendizado de máquina, este estudo visa avaliar se as características básicas relacionadas ao EEG preveem a resposta de pacientes com dor neuropática após BPI à eficácia do tratamento HD-tDCS. Materiais e métodos: Será realizado um estudo quantitativo, aplicado, exploratório e aberto de predição de resposta a partir de dados adquiridos de um ensaio clínico randomizado piloto, triplo-cego, cruzado, controlado por placebo, investigando a eficácia da aplicação de HD-tDCS a pacientes com dor neuropática traumática do plexo braquial. Os participantes serão avaliados quanto à elegibilidade e então alocados aleatoriamente em dois grupos para receber o HD-tDCS ativo ou o HD-tDCS simulado. O desfecho primário será a intensidade da dor medida pela escala numérica de dor. Os participantes serão convidados a participar de um estudo de EEG antes de iniciar o tratamento. Os rótulos de melhoria clínica usados ​​para classificação de aprendizado de máquina serão determinados com base nos dados obtidos do ensaio clínico (avaliações iniciais e pós-tratamento). A hipótese adotada neste estudo é que o modelo de previsão de resposta construído a partir de dados de padrão de banda de frequência de EEG coletados na linha de base será capaz de identificar respondedores e não respondedores ao tratamento HD-tDCS.