Questões sobre Morfologia

Denize Savi, especialista em ciência da felicidade e coordenadora da organização Doe Sentimentos Positivos, disse que os idosos sofreram ainda mais na pandemia porque eles não adquiriram o hábito de lidar com as novas tecnologias de comunicação como os mais jovens.

"Eles acabaram ficando isolados. Isso agravou a tristeza, aumentou muito o número de depressão e ansiedade. É preciso que a gente olhe para esse cenário com empatia, com cuidado, porque eles carecem de atenção, principalmente agora nesse pós-pandemia", afirmou a especialista.

Ela diz que estudos recentes apontam que esse isolamento da população em geral pode refletir numa futura epidemia de saúde mental após o período pandêmico. E para evitar que doenças psicológicas atinjam a sociedade de maneira massificada, ela afirma ser necessário criar uma rede de apoio em torno das pessoas, principalmente as vulneráveis, como os idosos. "A família precisa se reaproximar dessas pessoas, pois o contato físico é extremamente importante, fundamental", complementa.

Outra orientação da psicóloga é evitar notícias ruins para os mais velhos.

"Às vezes, por exemplo, você soube que uma pessoa do seu convívio, mais de idade, faleceu. É necessário minimizar essas questões. Realmente, levar notícias boas e trazer para a conversa algo que seja frutífero, que vai deixar essa pessoa feliz, ajuda muito mais".

Mas ela dá um puxão de orelha nos idosos que não procuram a família.

"Da mesma forma que os filhos e os netos precisam procurar os idosos para que haja esse convívio, os idosos também precisam retribuir. Eles têm que mandar um recadinho: Vamos fazer um almoço neste fim de semana?'", afirma a especialista.

Quando nenhuma dessas técnicas resolver, os idosos, segundo ela, devem procurar alguma ocupação por conta própria. Algo, de preferência, que tenha um impacto social por meio da solidariedade. "Às vezes, a idosa tem um talento para tricô. Ela pode fazer blusinhas e casaquinhos para crianças de creches. O maior segredo de tudo é ter disciplina. Ter disciplina é o mais difícil. Isso vale para todas as idades, mas em especial para os idosos", diz Denize.

O feito científico denominado Telescópio Horizonte de Eventos - projeto de colaboração internacional entre cientistas - mexeu com as emoções da doutoranda em astronomia Roberta Duarte por tratar de sua paixão e seu objeto de trabalho. Afinal, assim como a equipe do THE, Roberta tenta descobrir os mistérios dos buracos negros. E, para isso, a jovem de vinte e seis anos usa a inteligência artificial.

Além de seu trabalho, ela se tornou uma das personalidades mais conhecidas entre divulgadores de ciência no Brasil. No Twitter, ela tem mais de 118 mil seguidores e no Instagram eles já somam mais de 37 mil, e ela coleciona passagens por canais de mídia, onde divulga a Física.

O casamento de astrofísica e ciência da computação é o eixo de sua dissertação de mestrado, que simula o funcionamento de um buraco negro a partir de aprendizado de máquina, e foi publicado em março deste ano em edição da revista científica Monthly Notices, da associação inglesa Royal Astronomical Society, sob o título de "Previsão das condições atmosféricas de um buraco negro com aprendizado de máquina: um estudo piloto".

Assinada também pelo astrofísico e professor da USP - Rodrigo Nemmen - e pelo cientista da computação - João Paulo Navarro -, arquiteto de soluções da empresa de computação gráfica Nvidia, a tese é fruto de pesquisa desenvolvida por Roberta desde 2019 e pioneira ao trilhar o caminho da inteligência artificial para buscar entender mais sobre esses objetos celestes.

A ideia veio não só pelo avanço da tecnologia em si, mas também, como forma de acelerar o processo, já que o estudo é complexo. "Há muita coisa envolvida em uma simulação: campos magnéticos, equações de Maxwell, relatividade geral", enumera a doutoranda.

Tentar montar um projeto desses por vias mais tradicionais demanda tempo pela abrangência dos cálculos, além do cruzamento da enorme quantidade de dados necessários na astronomia.

Ao ser questionada a respeito de quão complexo pode ser o método, Roberta explica as variáveis das operações envolvidas.

"São equações de conservação, então, a gente tem conservação de massa, conservação de energia, conservação do momento e cada uma dessas são equações EDP, as equações diferenciais parciais, que dependem de variadas, ou seja, variações de parâmetros", diz ela. "E, se você prevê três parâmetros, são três equações e uma depende da outra. Então, uma equação afeta a outra."

No processo, vão-se alguns dias para cálculos considerados mais simples e até um mês para resultados com maior complexidade. "São cálculos numéricos, mas muito demorados porque preciso, de fato, resolver a equação", afirma a pesquisadora. "Com a inteligência artificial, não. Ela aprende a física do que acontece e retorna com os resultados."

O segredo para a máquina aprender física está em algo intrínseco a esse tipo de tecnologia. "Você não precisa da matemática de fato. Ela olha padrões e entende os padrões sem resolver a física", afirma Roberta, citando o pensamento de um dos pioneiros da inteligência artificial, o canadense Yoshua Bengio, vencedor do Turing de 2019, o prêmio Nobel da computação. "Tende-se a pensar que a inteligência artificial é boa na lógica, mas ela é boa para reconhecer padrão", diz ela.

https://www.bbc.com/portuguese/geral-62803019. Adaptado.

Após realizar uma bateria de exames, pesquisadores da Capital Medical University, em Pequim, diagnosticaram um jovem com provável Alzheimer. Se o diagnóstico estiver correto, ele será a pessoa mais nova com a doença que se tem registro.

O principal fator de risco para a doença é o envelhecimento, o que torna este caso recente tão incomum.

As causas exatas do Alzheimer ainda são amplamente desconhecidas, mas uma característica clássica da doença é o acúmulo de duas proteínas no cérebro: beta-amiloide e tau.

Em pacientes com Alzheimer, a beta-amiloide geralmente é encontrada em grandes quantidades fora dos neurônios, as células cerebrais, e os emaranhados de tau - grupos de filamentos torcidos da proteína - são observados dentro dos axônios, a projeção alongada e delgada dos neurônios.

Aos dezessete anos, o paciente começou a apresentar problemas de concentração para estudar. Isso foi seguido, um ano depois, pela perda da memória de curto prazo. Ele não conseguia se lembrar se havia comido ou feito o dever de casa. A perda de memória se tornou tão grave que ele teve que abandonar o ensino médio, mesmo estando no último ano.

Um diagnóstico provável de Alzheimer foi confirmado por testes cognitivos padrão usados para detectar perda de memória. Os resultados sugeriram que sua memória estava gravemente comprometida.

Os exames de imagens cerebrais também mostraram que seu hipocampo - uma parte do cérebro envolvida na memória - havia encolhido. Este é um sinal precoce típico de demência. Uma biópsia cerebral foi cogitada, mas seria muito arriscada, por isso entender os mecanismos biológicos de sua demência é difícil e seu caso permanece um mistério para a medicina por enquanto.

Os casos de Alzheimer de início precoce aumentam entre pacientes mais jovens. Infelizmente, é improvável que este seja o último caso raro de que iremos ouvir.