A ressonância magnética no diagnóstico e avaliação da epilepsia: revisão sistemática da literatura

Abstract

Introdução: A epilepsia define-se como uma patologia cerebral crónica prevalente que afeta cerca de 70 milhões de indivíduos mundialmente, iniciando-se durante a infância em cerca de dois terços dos casos, e estando ainda fisiopatologicamente subdesenvolvida. Para desmistificar a etiologia, a caracterização, a progressão e a avaliação da epilepsia, a Ressonância Magnética (RM) de Crânio apresenta-se como uma das principais técnicas de imagem. Objetivo: Avaliar os benefícios da RM no diagnóstico e estudo da epilepsia, analisando a sua sensibilidade e especificidade na deteção de lesões cerebrais características à patologia, a relevância dos avanços tecnológicos e o impacto na decisão clínica com a integração em grande parte pela Inteligência Artificial (IA). Metodologia: Este artigo consiste numa revisão sistemática da literatura, tendo por base um estudo qualitativo não experimental, do tipo descritivo-correlacional com pesquisa bibliográfica profunda nas bases de dados PubMed, ScienceDirect, MEDLINE e Web Of Science, onde o espaço temporal dos artigos selecionados é entre 2020 e 2025, através da lógica booleana, Magnetic Resonance Imaging “AND” Epilepsy; Magnetic Resonance Imaging “AND” Epilepsy “AND” Imaging Diagnosis “AND” Evaluation; Magnetic Resonace Imaging “AND” Artificial Intelligence “AND” Epilepsy. De acordo com os critérios de inclusão e exclusão foram estabelecidas 38 referências bibliográficas. Resultados: A RM convencional demonstra sensibilidades entre 60–75 % e de especificidade entre 65–88 % na deteção de lesões estruturais em epilepsia, ainda que muitas microalterações possam permanecer ocultas na mesma. Com a introdução da RM 7T, aliada a sequências volumétricas de alta resolução é possível elevar esses índices para valores entre 72–85 % de sensibilidade e 68–80 % de especificidade, graças ao aumento da relação sinal-ruído (SNR) e à redução de artefactos de suscetibilidade. A aplicação de algoritmos de IA em etapas de segmentação e classificação de imagens incrementa ainda mais a sensibilidade para valores superiores a 90 %, mantendo elevada especificidade. Estes avanços reforçam a importância da RM na deteção precoce de focos epiléticos, na otimização terapêutica e no planeamento cirúrgico nos doentes com epilepsia. Conclusão: Através da revisão de 38 estudos conclui-se que a RM potenciada por imagens de alta resolução, o 7T e pela IA, eleva de forma notável a deteção de lesões em doentes com epilepsia, permitindo um diagnóstico precoce e decisões terapêuticas seguras. Esta combinação facilita o planeamento cirúrgico e aumenta as hipóteses de sucesso clínico, traduzindo-se em melhor qualidade de vida para os doentes. Abstract: Introduction: Epilepsy is defined as a prevalent chronic brain disorder that affects approximately 70 million individuals worldwide, beginning during childhood in about two-thirds of cases, and is still pathophysiologically underdeveloped. To demystify the aetiology, characterisation, progression and assessment of epilepsy, magnetic resonance imaging is one of the main imaging techniques used. Objective: Evaluate the benefits of MRI in the diagnosis and study of epilepsy, analysing its sensitivity and specificity in detecting brain lesions characteristic of the pathology, the relevance of technological advances, and the impact on clinical decision-making with integration largely by Artificial Intelligence. Methodology: This article consists of a systematic review of the literature, based on a non-experimental qualitative study of a descriptive-correlational nature with in-depth bibliographic research in the PubMed, ScienceDirect, MEDLINE and Web Of Science databases, where the time frame of the selected articles is between 2020 and 2025, using Boolean logic, Magnetic Resonance Imaging “AND” Epilepsy; Magnetic Resonance Imaging “AND” Epilepsy “AND” Imaging Diagnosis “AND” Evaluation; Magnetic Resonance Imaging “AND” Artificial Intelligence “AND” Epilepsy. According to the inclusion and exclusion criteria, 38 bibliographic references were established. Results: Conventional MRI demonstrates sensitivities between 60–75% and specificity between 65–88% in detecting structural lesions in epilepsy, although many micro-alterations may remain hidden. With the introduction of 7T MRI, combined with high-resolution volumetric sequences, it is possible to increase these rates to values between 72–85% sensitivity and 68–80% specificity, thanks to the increased signal-to-noise ratio (SNR) and the reduction of susceptibility artefacts. The application of AI algorithms in image segmentation and classification further increases sensitivity to values above 90%, while maintaining high specificity. These advances reinforce the importance of MRI in the early detection of epileptic foci, therapeutic optimisation, and surgical planning in patients with epilepsy. Conclusion: A review of 38 studies concluded that MRI, enhanced by high-resolution images, 7T and AI, significantly improves the detection of lesions in patients with epilepsy, enabling early diagnosis and safe therapeutic decisions. This combination facilitates surgical planning and increases the chances of clinical success, resulting in a better quality of life for patients.