que se leu este artigo
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As evidências produzidas por estudos neurocientíficos de marcadores neurais prometem contribuir para políticas de saúde e educação mais efetivas. Os obstáculos à predição a partir de dados cerebrais envolvem a produção de resultados mais generalizáveis e robustos; o estabelecimento de canais de comunicação com responsáveis pela tomada de decisões e profissionais da educação e saúde; e a abordagem de questões éticas que surgem dessas predições. Este trabalho foca em um tipo específico de evidência e em um objetivo específico: os dados cerebrais funcionais obtidos de imagens cerebrais não invasivas para predizer resultados clínicos e de desenvolvimento. O objetivo é tratar da questão dos marcadores neurais (neuromarcadores) do desenvolvimento da linguagem e do aprendizado da leitura com as informações obtidas pela neurociência cognitiva. Estudos recentes serão discutidos em face das evidências geradas pela predição de resultados de linguagem e pelo uso de novos métodos de análise de dados cerebrais.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Com o advento das técnicas de imagem cerebral não invasivas, principalmente da ressonância magnética por imagem (RMI) e seus diversos procedimentos funcionais e estruturais, os estudos dos mecanismos cerebrais que servem de base para transtornos cognitivos e psiquiátricos se proliferaram.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> Mais especificamente, estudos que usam a RMI funcional (RMIf) revelaram circuitos e mecanismos neurais específicos para aquisição da linguagem, disfunções de linguagem e processos relacionados à linguagem.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2–4</span></a> O desenvolvimento da linguagem mostrou‐se favorável à investigação por procedimentos de RMI.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesquisa sobre os índices estruturais e funcionais do cérebro que predizem o resultado de linguagem<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0025"><span class="elsevierStyleSup">5–11</span></a> pode ser um meio eficaz de traduzir as novas evidências em aplicações.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4–12</span></a> Porém a influência da pesquisa fora da comunidade científica parece não cumprir a promessa.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> A produção de modelos generalizáveis de resultados clínicos e educativos com base nesses índices (neuromarcadores) é uma possibilidade animadora para mudar a forma como as decisões relacionadas à saúde e à educação se beneficiam de imagens cerebrais. Uma análise recente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> defendeu a aplicação de medidas cerebrais na predição de resultados em diversas áreas, incluindo educação e aprendizagem; comportamentos relacionados à saúde e respostas a tratamentos; e recaída de vício em álcool, fumo e drogas. Foi definido que a predição gera modelos generalizáveis que identificam de forma efetiva os resultados em indivíduos fora de amostras; no interesse deste trabalho, isso significaria estabelecer neuromarcadores que podem ser aplicados a populações mais diversificadas fora dos estudos de imagens cerebrais com amostras menores.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a> A predição, no sentido geral, é o exame definitivo de um neuromarcador após a aprovação no exame de predições confiáveis em uma mesma área e em uma amostra.</p><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Medidas de imagens cerebrais não invasivas: RMIf</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este trabalho foca em evidências de investigações de desenvolvimento da linguagem por RMIf. Essa técnica identifica variações nos níveis de metabolismo e oxigênio no cérebro.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0070"><span class="elsevierStyleSup">14,15</span></a> Embora o aumento no metabolismo não seja uma medida direta de atividade neural, o sinal dependente do nível de oxigênio no sangue (Bold) adquirido durante os procedimentos de RMIf reflete as respostas neurais: há uma correlação entre as descargas elétricas dos neurônios e o sinal Bold.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0080"><span class="elsevierStyleSup">16,17</span></a> Outros procedimentos de RMI, como morfometria baseada em voxels, usada em investigações de índices do volume do córtex, ou imagem por tensor de difusão, usada em investigações das vias de matéria branca, são cada vez mais usados em estudos multimodais de processos, disfunções e desenvolvimento da linguagem.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0065"><span class="elsevierStyleSup">13,18–21</span></a> Outros métodos, como potenciais de eventos relacionados, também predisseram resultados de linguagem de maneira efetiva: potenciais de eventos relacionados neonatais (apenas 36<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>h após o nascimento) predisseram resultados de linguagem aos oito anos.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> As investigações multimodais fornecem resultados mais robustos e eliminam deficiências de diferentes procedimentos.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a> Uma discussão mais detalhada da investigação e dos métodos multimodais está além do escopo deste trabalho.</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Desenvolvimento da linguagem falada: um processo resistente, seus marcos e o circuito cerebral</span><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O desenvolvimento precoce da linguagem e o surgimento das habilidades de comunicação são fundamentais para o desenvolvimento de habilidades cognitivas e sociais.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a> O desenvolvimento da linguagem é um dos principais fatores associados ao desenvolvimento do capital mental; em outras palavras, o desenvolvimento garante que cada pessoa tenha a chance de atingir todo o seu potencial cognitivo e possa prosperar e crescer na sociedade moderna.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a></p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O Comitê de Integração das Ciências de Desenvolvimento na Primeira Infância dos Estados Unidos produziu um relatório com base em evidências sobre o desenvolvimento cerebral precoce e a linguagem, socialização e autocontrole. Nas palavras competentes do relatório: a linguagem falada é resistente, a alfabetização é frágil.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a> Esses dois aspectos principais do desenvolvimento da linguagem verbal e escrita, resistência e fragilidade, foram investigados em face das imagens cerebrais. Existem marcos de linguagem (marcadores comportamentais) associados a assinaturas neurais de linguagem. Os marcos são uma evidência que ajuda a estabelecer relações preditivas do comportamento cerebral com relação à linguagem.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A linguagem falada se desenvolve sem instrução. O processo do desenvolvimento acontece em quase todas as crianças, apesar de dificuldades econômicas e sociais e da falta de instrução (porém essas dificuldades influenciam aspectos qualitativos e quantitativos do desenvolvimento cognitivo e da linguagem).<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">24,26–28</span></a> Os circuitos cerebrais que desenvolvem a linguagem falada são conectados no cérebro. Os componentes do circuito da linguagem estão associados a níveis de processos auditivos; os principais centros e processos incluem: (1) o córtex auditivo primário, que processa informações auditivas brutas; (2) os córtices temporal posterior e parietal inferior, que processam a organização sistemática dos sons das palavras; (3) o córtex temporal medial, associado ao significado das palavras; e (4) o córtex frontal inferior, que processa a estrutura da linguagem. Nas últimas duas décadas e meia, as imagens cerebrais não invasivas apresentaram evidências robustas e reprodutíveis dos circuitos cerebrais que desenvolvem a linguagem falada. Vale mencionar que áreas específicas do cérebro envolvidas dependem da granularidade do processo de linguagem investigado.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0010"><span class="elsevierStyleSup">2,3,9,29,30</span></a></p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Às vezes, ocorrem atrasos no desenvolvimento da linguagem verbal. A idade em que uma criança começa a falar é um marcador comportamental desse atraso. As crianças normalmente produzem suas primeiras palavras entre 10 e 15 meses. Um atraso na fala indica um desenvolvimento da linguagem atípico e é um dos indicadores de risco de uma disfunção na leitura.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0155"><span class="elsevierStyleSup">31–33</span></a> Os marcos da linguagem, como a idade de início da fala, podem ser avaliados em termos de circuitos neurais típicos que se desenvolvem na criança.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Um estudo recente com falantes precoces e tardios identificou marcadores corticais e subcorticais de crianças que disseram suas primeiras palavras com 1,2 ano (precoces) em comparação com aquelas que disseram as primeiras palavras com 2,5 anos (tardias).<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">34</span></a> Além do melhor desempenho em testes de linguagem aos oito anos, os falantes precoces (também com oito anos) apresentaram mais ativação das estruturas do córtex associadas ao processamento de linguagem (por exemplo, o giro temporal superior) e das estruturas do subcórtex associadas ao aprendizado de sistemas baseados em regras (putâmen e tálamo); essas estruturas são a base do aprendizado de novas habilidades linguísticas.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">35,36</span></a> Marcos precoces, como dizer sentenças de 2‐3 palavras, são fortes indicadores do resultado de linguagem e os efeitos residuais da idade de fala estão associados aos marcadores de desenvolvimento cerebral. A identificação de comportamentos precoces e o entendimento das consequências e das relações com o desenvolvimento cerebral abrem um caminho para a neurociência cognitiva informar intervenções precoces. As relações cérebro‐comportamento ajudam a entender a interação típica entre processos psicológicos e biológicos e as peças biológicas ausentes no desenvolvimento atípico.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O desenvolvimento da linguagem falada é resistente e também consideravelmente semelhante entre os idiomas. Recentemente, um estudo de imagens cerebrais de quatro idiomas diferentes (espanhol, inglês, hebreu e chinês) mostrou a universalidade da rede de linguagem no cérebro.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> Em todos os idiomas, a rede frontal‐temporal esquerda tradicional de áreas de linguagem foi ativada para a compreensão auditiva e houve sobreposição considerável. Esses achados são a base de futuros modelos de predição de resultados de linguagem em todas as culturas. Não há variação nas estruturas que desenvolvem a compreensão da fala, apesar das muitas características diferentes de idiomas falados. O estudo também mostrou uma assinatura cerebral comum na leitura dos quatro idiomas. Apesar das diferenças significativas nos sistemas de escrita (alfabético e ideográfico, por exemplo), a assinatura cerebral da leitura é em grande parte semelhante nos quatro idiomas; também é em grande parte restringida pelo sistema de processamento da fala.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> Estudos anteriores mostraram como os centros que se adaptam para processar a leitura são restringidos pelos centros conectados para a linguagem falada (obviamente, com a exceção dos centros de processamento visual). Assim que as crianças aprendem a ler, os centros de processamento da leitura são inseridos em uma rede de áreas de linguagem no lado esquerdo conectadas para a linguagem falada. Isso foi demonstrado com relação ao inglês e ao português, por exemplo.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">29,30</span></a> A <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> mostra a sobreposição dos centros envolvidos no processamento de fala e leitura em português (adaptada de Buchweitz et al.).<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">29</span></a> Centros semelhantes foram identificados no estudo mencionado de quatro idiomas diferentes.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Com base na noção de que existe um circuito de linguagem e que o desenvolvimento da leitura dependente de instrução é restringido por esse circuito, é possível reformular essas informações em face da predição do resultado de linguagem. Sabendo que os centros biológicos subjacentes têm de se se desenvolver e conhecendo as adaptações que seguem o aprendizado, é possível estabelecer um relato neural do desenvolvimento da linguagem falada e da leitura na estrutura da predição. Novamente, é óbvio o caso de intervenção precoce. Algumas das adaptações neurais no cérebro para a leitura são discutidas a seguir.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Desenvolvimento da leitura: um processo frágil e suas adaptações relacionadas no cérebro</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aprender a ler depende de instrução e altera sistematicamente o circuito visual humano e a forma como os sons da linguagem são processados. Os estudos dos efeitos da leitura mostram efeitos duradouros sobre o processamento das formas de palavras auditivas. Adultos analfabetos não conseguem excluir ou acrescentar sons de pseudopalavras (palavras que não existem, porém são formadas por estruturas regulares de consoantes e vogais).<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">37</span></a> As mudanças sistemáticas na função cerebral são possíveis candidatas a neuromarcadores de desenvolvimento da leitura normal e deficiente. Uma dessas mudanças foi identificada em adultos analfabetos: eles não processam palavras inventadas com os mesmos centros cerebrais que adultos alfabetizados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">38</span></a> e têm dificuldade de repetir palavras inventadas e fazer associações de palavras com base no som.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">39</span></a> Essas dificuldades são resultado de não terem aprendido os limites visuais das palavras e os limites sonoros correspondentes.</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uma das consequências de aprender a ler é a desaceleração da capacidade humana de reconhecer imagens‐espelho (ao contrário das habilidades humanas naturais de espelhamento, aprender a ler significa “desaprender” a espelhar “b” e “d”, por exemplo).<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">40</span></a> Quando aprendemos a ler, um centro específico na região occipito‐temporal se recicla; ela adapta sua função original de processar faces e objetos para se especializar na identificação das formas visuais de palavras.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">41–43</span></a> A ativação da região occipito‐temporal em associação com a apresentação de letras e palavras é um marcador do desenvolvimento da leitura. Quanto mais uma criança aprende a ler, maior a ativação da região occipito‐temporal em resposta ao processamento visual de palavras. A região específica que se adapta ao reconhecimento de letras e palavras foi chamada área da forma visual das palavras (VWFA).<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">43–45</span></a> Em adultos analfabetos, a VWFA não se ilumina quando as palavras são apresentadas visualmente. Ela não se ativa para estímulos linguísticos visuais e para outros estímulos visuais de maneira diferente. Além disso, a ativação da região é modulada pelo momento em que se aprende a ler. A VWFA se ativa significativamente mais em pessoas que aprenderam a ler quando crianças do que em pessoas que só aprenderam a ler depois de adultos. Os diferentes níveis de ativação da VWFA estão relacionados à fluência de leitura.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">44</span></a> A ativação da VWFA na infância é preditiva de resultados de leitura e um marcador de leitura fluente.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">6,42,45</span></a></p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">As vias do circuito visual humano a outros centros no cérebro se desenvolvem com a leitura. Duas vias, ou rotas, se desenvolvem paralelamente: a via dorsal, ou fonológica, e a ventral, ou léxica. A região temporoparietal esquerda é parte da via dorsal do cérebro que se desenvolve com a leitura. A via dorsal inclui as regiões temporoparietal esquerda e frontal inferior esquerda. O desenvolvimento da via dorsal está relacionado ao aprendizado de associações visuais e sonoras. Ao aprender a ler, devem‐se aprender as regularidades da linguagem para associar códigos escritos a sons específicos.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">43</span></a> As imagens cerebrais também revelaram que a ativação da via dorsal se desenvolve com a idade;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">46</span></a> e que o componente temporoparietal da via é hipoativo em crianças disléxicas.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">33,47</span></a> É um circuito cerebral que se desenvolve com o aprendizado da leitura e não se desenvolve quando existem obstáculos à leitura fluente. Por sua vez, a via ventral se desenvolve com a fluência de leitura e o aprendizado de irregularidades da linguagem (como mais de um som possível para a mesma vogal).</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">As imagens cerebrais produziram evidências sobre os marcadores do desenvolvimento da leitura e a importância de instrução precoce de leitura. A questão já não é se as imagens cerebrais têm o potencial de informar práticas e gerar predições. Parece que a questão científica se trata de produzir evidências mais generalizáveis e reproduzir estudos com populações maiores; as questões políticas e éticas devem seguir as científicas. Uma promessa de predição dessas reside na interação entre as imagens cerebrais e os algoritmos de aprendizagem de máquina, brevemente discutidos a seguir. A <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabela 1</a> mostra estudos que identificaram marcadores neurais em associação com o desenvolvimento da leitura. A <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> mostra uma renderização dos dois centros discutidos acima, as regiões occipito‐temporal e temporoparietal.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Em suma, a neurociência cognitiva e as imagens cerebrais produziram evidências de relações entre o cérebro e o comportamento que servem de base para o desenvolvimento da linguagem típico e atípico. O desafio é como tornar as evidências mais confiáveis o ponto de informar políticas educacionais e de saúde. A aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina aos dados de imagens cerebrais em combinação com estudos de imagens cerebrais em grande escala é uma possibilidade animadora de alavancar informações e produzir mais políticas educacionais com base em evidências.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Uma responsabilidade para a neurociência: predição de resultados relacionados a saúde e educação</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para identificar padrões na atividade humana está mudando a forma como o comportamento humano pode ser investigado e predito. Esses algoritmos identificam padrões em mensagens instantâneas, tráfego e consultas na internet relacionadas a saúde (por exemplo, a palavra “gripe”) que podem indicar sinais de alerta de possíveis epidemias.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">48</span></a> Os avanços recentes no uso de algoritmos de aprendizagem de máquina tornaram possível a identificação confiável de estados cognitivos e transtornos psiquiátricos com dados de imagens cerebrais.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">49–53</span></a></p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Os algoritmos de aprendizagem de máquina podem revelar padrões de atividade cerebral que podem ser testados em novos conjuntos de dados de imagens cerebrais para verificar a generalizabilidade; padrões associados a emoções humanas ou populações clínicas foram testados em conjuntos de dados de imagens cerebrais completamente novos.<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">50,54</span></a> A aprendizagem de máquina foi aplicada para identificar autismo a partir de dados cerebrais,<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">50</span></a> estados cognitivos,<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">49,51,54</span></a> padrões cerebrais de emoções<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">52</span></a> e padrões cerebrais que mostrem quando novos conceitos são aprendidos.<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">55</span></a> O problema é como apoiar o maior uso de algoritmos de aprendizagem de máquina e do conhecimento na neurociência. A identificação de marcadores precoces de resultados relacionados à saúde e à cognição promete um efeito positivo sobre a qualidade de vida e o retorno sobre o investimento de financiamento público para ciência e serviços de saúde. Esses algoritmos podem ser usados para testar se os marcadores neurais do desenvolvimento da linguagem e da leitura extrapolam para populações maiores e predizem resultados de linguagem. As evidências de imagens cerebrais estão acumulando e os algoritmos de inteligência artificial só tendem a melhorar. A educação e os serviços de saúde devem se beneficiar desses avanços.</p></span></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Conflitos de interesse</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">O autor declara não haver conflitos de interesse.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:7 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres822668" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objectives" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Sources" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Summary of the data" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec819476" "titulo" => "Keywords" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres822669" "titulo" => "Resumo" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objetivos" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Fontes" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Resumo dos dados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusões" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec819477" "titulo" => "<span class="elsevierStyleBold">Palavras‐chave</span>" ] 4 => array:3 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introdução" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Medidas de imagens cerebrais não invasivas: RMIf" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Desenvolvimento da linguagem falada: um processo resistente, seus marcos e o circuito cerebral" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Desenvolvimento da leitura: um processo frágil e suas adaptações relacionadas no cérebro" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Uma responsabilidade para a neurociência: predição de resultados relacionados a saúde e educação" ] ] ] 5 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Conflitos de interesse" ] 6 => array:1 [ "titulo" => "Referências" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2016-01-04" "fechaAceptado" => "2016-02-15" "PalabrasClave" => array:2 [ "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec819476" "palabras" => array:3 [ 0 => "Language development" 1 => "Brain imaging" 2 => "Prediction" ] ] ] "pt" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "<span class="elsevierStyleBold">Palavras‐chave</span>" "identificador" => "xpalclavsec819477" "palabras" => array:3 [ 0 => "Desenvolvimento da linguagem" 1 => "Imagem cerebral" 2 => "Predição" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objectives</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The goal of this article is to provide an account of language development in the brain using the new information about brain function gleaned from cognitive neuroscience. By addressing the evidence obtained from non‐invasive brain imaging in the light of prediction, this account goes beyond describing the association between language and specific brain areas to advocate the importance and possibility of predicting language outcomes using brain‐imaging data. The goal is to address the current evidence about language development in the brain and the possibility of prediction of language outcomes.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Sources</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Recent studies will be discussed in the light of the evidence generated for predicting language outcomes and using new methods of analysis of brain data.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Summary of the data</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The present account of brain behavior will address: (1) the development of a hardwired brain circuit for spoken language; (2) the neural adaptation that follows reading instruction and fosters the “grafting” of visual processing areas of the brain onto the hardwired circuit of spoken language; and (3) the prediction of language development and the possibility of translational neuroscience.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusions</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Brain imaging has allowed for the identification of neural indices (neuromarkers) that reflect typical and atypical language development; the possibility of predicting risk for language disorders has emerged. A mandate to develop a bridge between neuroscience and health and cognition‐related outcomes may pave the way for translational neuroscience.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objectives" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Sources" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Summary of the data" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] "pt" => array:3 [ "titulo" => "Resumo" "resumen" => "<span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Objetivos</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Apresentar um relato sobre o desenvolvimento da linguagem no cérebro com as novas informações sobre função cerebral obtidas na neurociência cognitiva. Com o uso das evidências obtidas de imagens cerebrais não invasivas em face da predição, o relato vai além da descrição da associação entre linguagem e áreas específicas do cérebro e defende a importância e a possibilidade de predizer os resultados de linguagem por meio de dados de imagens cerebrais. E tratar das evidências atuais sobre desenvolvimento da linguagem no cérebro e abordar a possibilidade de predição de resultados de linguagem.</p></span> <span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Fontes</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estudos recentes serão discutidos em face das evidências geradas pela predição de resultados de linguagem e pelo uso de novos métodos de análise de dados cerebrais.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Resumo dos dados</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Este relato de comportamento cerebral abordará: (1) o desenvolvimento de um circuito cerebral de linguagem falada; (2) a adaptação neural que segue a instrução da leitura e incentiva a “inserção” de áreas de processamento visual do cérebro no circuito de linguagem falada; e (3) a predição do desenvolvimento da linguagem e a possibilidade de uma neurociência translacional.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusões</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">As imagens cerebrais permitiram a identificação de índices neurais (neuromarcadores) que refletem o desenvolvimento da linguagem típico e atípico; surge a possibilidade de prever o risco de disfunções de linguagem. A responsabilidade de desenvolver uma ligação entre neurociência e resultados relacionados a saúde e cognição pode abrir o caminho para a neurociência translacional.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Objetivos" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Fontes" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Resumo dos dados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusões" ] ] ] ] "NotaPie" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etiqueta" => "☆" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0010">Como citar este artigo: Buchweitz A. Language and reading development in the brain today: neuromarkers and the case for prediction. J Pediatr (Rio J). 2016;92(3 Suppl 1):S8–13.</p>" ] ] "multimedia" => array:3 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 622 "Ancho" => 800 "Tamanyo" => 84764 ] ] "descripcion" => array:1 [ "pt" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Rede frontoparietal esquerda de regiões de audição e leitura (vermelho: audição; verde: leitura; branco: sobreposição).</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 617 "Ancho" => 800 "Tamanyo" => 61390 ] ] "descripcion" => array:1 [ "pt" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Área da forma visual das palavras (círculo vermelho) e região temporoparietal (círculo azul): marcadores cerebrais do desenvolvimento da leitura.</p>" ] ] 2 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabela 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabela " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Região (hemisfério esquerdo) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Associação cérebro‐comportamento \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th><th class="td" title="table-head " align="left" valign="top" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Referência \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Occipito‐temporal<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Reconhecimento de letras; adaptação do circuito visual para leitura. \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">6,9,40,43,45</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top">Temporoparietal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top">Desenvolvimento da rota fonológica (associações letra‐som) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry " align="left" valign="top"><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">33,44,47,48</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab1383255.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Também conhecida como a “área da forma visual das palavras”.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "pt" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Regiões do cérebro associadas com o desenvolvimento da leitura</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Referências" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0005" "bibliografiaReferencia" => array:55 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0005" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "fMRI at 20: has it changed the world?" 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Ano/Mês | Html | Total | |
---|---|---|---|
2024 Novembro | 6 | 6 | 12 |
2024 Outubro | 61 | 35 | 96 |
2024 Setembro | 47 | 36 | 83 |
2024 Agosto | 45 | 59 | 104 |
2024 Julho | 39 | 60 | 99 |
2024 Junho | 29 | 52 | 81 |
2024 Maio | 18 | 25 | 43 |
2024 Abril | 30 | 25 | 55 |
2024 Março | 29 | 17 | 46 |
2024 Fevereiro | 28 | 28 | 56 |
2024 Janeiro | 26 | 25 | 51 |
2023 Dezembro | 34 | 31 | 65 |
2023 Novembro | 74 | 35 | 109 |
2023 Outubro | 38 | 33 | 71 |
2023 Setembro | 30 | 47 | 77 |
2023 Agosto | 25 | 18 | 43 |
2023 Julho | 23 | 28 | 51 |
2023 Junho | 19 | 11 | 30 |
2023 Maio | 29 | 20 | 49 |
2023 Abril | 17 | 14 | 31 |
2023 Março | 41 | 26 | 67 |
2023 Fevereiro | 30 | 20 | 50 |
2023 Janeiro | 42 | 20 | 62 |
2022 Dezembro | 47 | 27 | 74 |
2022 Novembro | 28 | 22 | 50 |
2022 Outubro | 44 | 28 | 72 |
2022 Setembro | 18 | 23 | 41 |
2022 Agosto | 24 | 23 | 47 |
2022 Julho | 23 | 24 | 47 |
2022 Junho | 24 | 26 | 50 |
2022 Maio | 29 | 34 | 63 |
2022 Abril | 64 | 32 | 96 |
2022 Março | 44 | 35 | 79 |
2022 Fevereiro | 14 | 23 | 37 |
2022 Janeiro | 12 | 16 | 28 |
2021 Dezembro | 11 | 15 | 26 |
2021 Novembro | 11 | 15 | 26 |
2021 Outubro | 12 | 17 | 29 |
2021 Setembro | 7 | 7 | 14 |
2021 Agosto | 17 | 16 | 33 |
2021 Julho | 22 | 20 | 42 |
2021 Junho | 23 | 9 | 32 |
2021 Maio | 8 | 12 | 20 |
2021 Abril | 5 | 16 | 21 |
2021 Março | 9 | 10 | 19 |
2021 Fevereiro | 5 | 5 | 10 |
2021 Janeiro | 4 | 8 | 12 |
2020 Dezembro | 8 | 15 | 23 |
2020 Novembro | 10 | 15 | 25 |
2020 Outubro | 9 | 8 | 17 |
2020 Setembro | 7 | 12 | 19 |
2020 Agosto | 8 | 4 | 12 |
2020 Julho | 4 | 6 | 10 |
2020 Junho | 7 | 4 | 11 |
2020 Maio | 3 | 4 | 7 |
2020 Abril | 4 | 10 | 14 |
2020 Março | 3 | 4 | 7 |
2020 Fevereiro | 7 | 5 | 12 |
2020 Janeiro | 13 | 12 | 25 |
2019 Dezembro | 6 | 7 | 13 |
2019 Novembro | 2 | 4 | 6 |
2019 Outubro | 10 | 15 | 25 |
2019 Setembro | 13 | 10 | 23 |
2019 Agosto | 14 | 14 | 28 |
2019 Julho | 6 | 10 | 16 |
2019 Junho | 23 | 11 | 34 |
2019 Maio | 9 | 9 | 18 |
2019 Abril | 15 | 7 | 22 |
2019 Março | 8 | 3 | 11 |
2019 Fevereiro | 11 | 4 | 15 |
2019 Janeiro | 7 | 5 | 12 |
2018 Dezembro | 12 | 11 | 23 |
2018 Novembro | 33 | 8 | 41 |
2018 Outubro | 130 | 12 | 142 |
2018 Setembro | 55 | 6 | 61 |
2018 Julho | 1 | 0 | 1 |
2018 Maio | 1 | 1 | 2 |
2018 Abril | 11 | 4 | 15 |
2018 Março | 18 | 1 | 19 |
2018 Fevereiro | 6 | 2 | 8 |
2018 Janeiro | 3 | 6 | 9 |
2017 Dezembro | 3 | 2 | 5 |
2017 Novembro | 8 | 5 | 13 |
2017 Outubro | 15 | 10 | 25 |
2017 Setembro | 14 | 8 | 22 |
2017 Agosto | 10 | 8 | 18 |
2017 Julho | 9 | 4 | 13 |
2017 Junho | 9 | 6 | 15 |
2017 Maio | 10 | 5 | 15 |
2017 Abril | 8 | 0 | 8 |
2017 Março | 14 | 6 | 20 |
2017 Fevereiro | 9 | 5 | 14 |
2017 Janeiro | 10 | 5 | 15 |
2016 Dezembro | 15 | 9 | 24 |
2016 Novembro | 7 | 2 | 9 |
2016 Outubro | 27 | 15 | 42 |
2016 Setembro | 83 | 15 | 98 |
2016 Agosto | 233 | 85 | 318 |
2016 Julho | 454 | 244 | 698 |