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A neurologia explora o fascinante e complexo sistema nervoso, investigando desde como o cérebro processa pensamentos e emoções até os mecanismos por trás de diversas doenças neurológicas. Este campo é fundamental para entendermos nossa própria mente e desenvolvermos tratamentos que melhorem a qualidade de vida de milhões de pessoas ao redor do mundo.

Nesta categoria, você encontrará as descobertas mais recentes publicadas no medRxiv. No Gist.Science, processamos cada novo pré-publicado nesta área, transformando pesquisas técnicas em resumos acessíveis e explicações detalhadas para todos os níveis de conhecimento. Abaixo, listamos as últimas contribuições científicas em neurologia que acabaram de chegar.

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In vivo mapping of striatal neurodegeneration in Huntington's disease with Soma and Neurite Density Imaging

Este estudo demonstra que a Imagem de Densidade de Soma e Neuritos (SANDI) detecta eficazmente a neurodegeneração estriatal relacionada à doença de Huntington ao revelar uma redução na densidade de somas e um aumento no tamanho das somas, o que se correlaciona significativamente com o comprometimento motor e a atrofia estriatal, posicionando a SANDI como um biomarcador não invasivo promissor para ensaios clínicos.

Ioakeimidis, V., Palombo, M., Casella, C., Layland, L., McNabb, C., Schubert, R., Pallmann, P., Busse, M., Drew, C., Alu (…)2026-02-04
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Precise modeling of task-related sensorimotor activation based on simultaneous surface electromyography

Este estudo demonstra que a incorporação de eletromiografia (EMG) de superfície simultânea na análise de fMRI aumenta a especificidade da detecção de atividade cerebral relacionada ao movimento e da diferenciação de comportamento motor espontâneo, enquanto a inclusão de derivadas temporais melhora a detecção nos córtices sensoriomotores primários, mas pode obscurecer sinais em regiões subcorticais devido a diferentes dinâmicas temporais.

Jasenska, M., Hok, P., Kojan, M., Burkot, O., Kolarova, B., Holobar, A., Hlustik, P.2026-02-03
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Functional Connectivity Predictors and Mechanisms of Symptom Change in Functional Neurological Disorder

Este estudo longitudinal identifica que a conectividade funcional entre redes no nível basal, particularmente na ínsula anterior direita, serve como um marcador prognóstico e que reduções longitudinais nesta integração dentro das redes de saliência, frontoparietal e de modo padrão constituem um mecanismo fundamental que impulsiona a melhora dos sintomas no Transtorno Neurológico Funcional.

Westlin, C., Bleier, C., Guthrie, A. J., Finkelstein, S. A., Maggio, J., Ranford, J., MacLean, J., Godena, E., Millstein (…)2026-01-30
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Rostral Associations of MRI Atrophy of the Amygdala and Entorhinal Cortex Across the AD Spectrum

Este estudo demonstra que a atrofia por RM estrutural na amígdala e no córtex entorrinal, particularmente em sub-regiões mediais e camadas corticais, serve como um indicador precoce e biologicamente válido da doença de Alzheimer pré-clínica que se correlaciona fortemente com a distribuição espacial da patologia tau.

Miller, M. I., Xie, Y., Stouffer, K. M., Ceritoglu, C., Li, J., Ratnanather, T. J., Younes, L., Bakker, A., Rani, N., Al (…)2026-01-30
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Exploring Attitudes and Acceptance of Artificial Intelligence in Multiple Sclerosis from the Patient Perspective

Uma pesquisa com 241 pessoas com esclerose múltipla revela que a aceitação da inteligência artificial na saúde é moderada e dependente de contexto, com os pacientes sentindo-se mais confortáveis em usar a IA para tarefas de suporte e baixo risco, como a triagem de sintomas, enquanto preferem fortemente a tomada de decisão liderada por clínicos para diagnóstico e tratamento, uma postura impulsionada mais pela familiaridade prévia com a IA do que pela gravidade da doença.

Inojosa, H., Masanneck, L., Voigt, I., Schriefer, D., von Horsten, N., Wenk, J., Gasparovic-Curtini, I., Haase, R., Meut (…)2026-01-30
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Time's up: Using data-driven phenotype-severity metrics not time to map progression in the dementias

Este estudo propõe uma métrica de fenótipo-gravidade transdiagnóstica baseada em dados, derivada de escores neuropsicológicos, que supera as medidas tradicionais baseadas no tempo na precisão do mapeamento da progressão da demência e na distinção dos estágios da doença frente à heterogeneidade clínica.

Smith, V., Schumacher, R., Ramanan, S., Bouzigues, A., Russell, L. L., Foster, P. H., Ferry-Bolder, E., van Swieten, J. (…)2026-01-30
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Episodic memory retrieval with increasing task demand: Associations with age, APOE4 genotype, and Alzheimer's disease pathology

Este estudo demonstra que uma tarefa de memória episódica multinível revela declínios relacionados à idade e ao APOE4 na precisão e confiança da recuperação sob demandas cognitivas crescentes, oferecendo uma abordagem sensível para detectar déficits sutis em idosos cognitivamente não comprometidos que paradigmas de nível único poderiam omitir.

Askevold, F., Schumann-Werner, B., Behrenbruch, N., Schwarck, S., Molloy, E. N., Peelle, J. E., O Leary, R. M., Wingfiel (…)2026-01-30
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Feature Integration of FDG PET Brain Imaging Using Deep Learning for Sensitive Cognitive Decline Detection

Este estudo propõe um framework de aprendizado profundo multirrepresentacional que integra características de imagem PET em nível de voxel com quantificação em nível de região para melhorar significativamente a sensibilidade e a precisão da detecção do declínio cognitivo em comparação com modelos de característica única e avaliações clínicas padrão.

Lee, Y., Kim, S., Kim, S., Kang, Y., Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative,2026-01-28
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Telemedical communication patterns in myasthenia gravis in a remote monitoring study

Em um ensaio clínico randomizado de 45 pacientes com miastenia gravis, o monitoramento telemédico via aplicativo móvel aumentou significativamente a percepção de acessibilidade ao especialista e facilitou a comunicação frequente e oportuna sobre questões médicas e técnicas, destacando o potencial de tais soluções para atender à demanda por aconselhamento remoto no manejo desta doença rara.

Herdick, M. L., Lehnerer, S., Moench, M., Gerischer, L., Legg, D., Meisel, A., Sun, H., Narayanaswami, P., Stein, M.2026-01-22