Para esse estudo, foram selecionados um total de 112 participantes, dentre os quais: 35 pacientes com DDA, 27 pacientes com CCL e 50 idosos saudáveis. Esse estudo foi aprovado pelo comitê de ética da Universidade Estadual de Campinas (parecer 122/2009), e todos os participantes consentiram em participar assinando um Termo de Consentimento Livre e Esclarecido, conforme a declaração de Helsinki. Os participantes foram selecionados de acordo com os critérios de inclusão e exclusão abaixo:

Critérios do NIA and Alzheimer Association para DDA provável \cite{21673298}; Escala Clinica de Demência (CDR) \(=\) 1 \cite{8232972}; Escore isquêmico de Hachinski \(<\) 4 \cite{Hachinski_2006};

Critérios do NIA e Alzheimer Association para CCL \cite{Albert_2011}; Comprometimento objetivo, obrigatório e não necessariamente exclusivo de memória episódica; CDR = 0,5; Escore isquêmico de Hachinski ¡ 4; Presença de um dos marcadores biológicos para DA: Alteração no nível da proteína beta-amilóide ou na relação beta-amilóide/tau fosforilada, e/ou Volume hipocampal direito ou esquerdo 20% menor que a média dos controles (relativo ao volume intracranial total).

CDR = 0; Escore isquêmico de Hachinski ¡ 4; Não apresentarem desordem neurológica ou psiquiátrica, ou estarem sob uso de medicação psicoativa; Apresentar pontuação considerada normal no Mini Exame de Estado Mental (MEEM, \cite{Folstein_1975}), levando em consideração a idade e educação \cite{Brucki_2003}; Não apresentar anormalidades nas imagens estruturais.

História de outra doença neurológica ou psiquiátrica prévia; História de traumatismo crânio-encefálico com perda de consciência por mais de 30 minutos; História de exposição crônica a substâncias neurotóxicas ou alcoolismo; Doença sistêmica descompensada; Uso de drogas sedativas/hipnóticas 24 horas antes dos testes neuropsicológicos; Dificuldade de entender ou executar os testes propostos. Escala Fazekas ¡= 1 \cite{Fazekas_1987}. Todos os pacientes também fizeram testes laboratoriais, incluindo: vitamina B12, folato e hormônios tireoidianos.

Os participantes foram incluídos após passarem por anamnese cuidadosa, inclusive com algum familiar ou responsável e avaliação clínica e neurológica. Todos os sujeitos foram submetidos a uma avaliação neuropsicológica abrangente (conforme abaixo), com os seguintes testes cognitivos e escalas neuropsiquiátricas: Mini-Exame do Estado Mental \cite{Folstein_1975}; Clinical Dementia Rating (CDR) \cite{8232972} [20]; Inventário Neuropsiquiátrico \cite{Cummings_1994}; Testes de memória episódica: Teste de Aprendizado auditivo- verbal de Rey (RAVLT, \cite{REY1964}) ; Teste de Nomeação de Boston \cite{kaplan1983boston}; Fluência verbal categórica e fonêmica \cite{Christensen1959}; Teste de percepção visuo-espacial do Luria Neuropsychological Investigation (LNI) \cite{LNI}; Cópia da Figura Complexa de Rey \cite{Rey_2011}; Dígito span direto e indireto do Wechsler Adult Inteligence Scale Revised (WAIS-R) \cite{WECHSLER1987}; Teste de Trilhas A e B \cite{REITAN_1958}; Stroop Test Congruente e Incongruente \cite{Stroop_1935}; Desenho do relógio \cite{Sunderland_1989}; avaliação de atividades de vida diária de Pfeffer \cite{Pfeffer_1982}.

Os exames de RM foram realizados em um aparelho de 3T Achieva-Intera PHILIPS®adquirido dentro do âmbito do projeto CInAPCe-FAPESP. A aquisição incluiu: imagens coronais, perpen- dicular ao eixo longo do hipocampo, definido a partir da imagem sagital: (a) imagem ponderada em T2 multi echo, 3mm de espessura; TR, 3300; TE, 30/60/90/120/150; matriz, 200x176; FOV, 1802x180; (b) Imagem do tipo ”inversion recovery” ponderadas em T1: 3mm de espessura; TR 3550; TE, 15; tempo de inversão, 400; fator TSE, 7; matriz, 240x229; e FOV 180x180; as imagens de RM funcional foram adquiridas com resolução temporal de 2 segundos utilizando protocolo de Echo Planar Image (EPI), 180 volumes, espessura 3mm, TR = 2s, TE = 30ms, field of view = AP, voxel = 3x3x3 mm. A duração total das aquisições foi de 30 minutos.

Um dos critérios para a seleção de pacientes CCL amnésticos, conforme acima descrito, foi a pre- sença de marcadores. Como marcador biológico de imagem, selecionamos apenas aqueles sujeitos que tivessem volume hippocampal direito ou esquerdo 20% menor do que a média dos controles, pois os mesmos possuem dez vezes mais chances de conversão para DDA do que os CCL sem atrofia hipocampal num período de três anos. Esses volumes hipocampais eram relativos, ou seja, vo- lume hipocampo/volume intracraniano total. Para volumetria intracraniana total e de hipocampo, usamos o software FreeSurfer (https:surfer.nmr.mgh.harvard.edu).

O pré-processamento das imagens funcionais foi realizado através de software baseado em SPM, UF2C (www.lni.hc.unicamp.br/app/uf2c). Esse pré-processamento foi baseado em: realinhamento dos volumes temporais, normalização (MNI152), suavização (6x6x6 mm3 FWHM, do inglês Full Width at the Half Maximum). Em sequência, as imagens estruturais (ponderadas por T1) foram corregistradas à imagem functional mediana (afim de obtermos coincidência espacial entre as regiões), segmentadas (substância branca, cinzenta e líquor) e também normalizadas ao espaço padrão MNI152. Para as imagens funcionais, além do anteriormente descrito, também aplicamos regres- 12são linear, com o objetivo de remover a influência de movimentos da cabeça durante a aquisição. Para isso, foi usado um arquivo de texto com seis parâmetros de movimento obtido na etapa de realinhamento. Por fim, as series temporais de todos os vóxeis da imagem funcional foram filtra- das com filtro passa-banda (0,008-0,1 Hz) a fim de remover interferências causadas por artefatos respiratórios e cardíacos, ao mesmo tempo que também exclui possíveis drifts de baixa frequência.

Grafos são conceitualmente descritos como um A tripla \((V,E,f)\) em que V é um conjunto de vertices, E é um conjunto de arestas e \(f\) é uma função que associa vértices e arestas.

Para análise estatística, utilizamos o software SPSS (versão 18; SPSS Inc., Chicago, IL., USA). Em primeiro lugar, testamos a normalidade de todos os dados, através dos testes de Kolmogorov- Smirnov. Como todos os dados seguiram uma distribuição normal, fizemos análises paramétricas. Optamos pela análise de variância multivariada (MANOVA) para comparar as médias entre os três grupos para os dados de peso de aresta dos grafos gerados para cada paciente (para identificar as arestas que significantemente diferiam entre os grupos, e incluir então no aprendizado de máquina apenas arestas significantes). Para comparação de dados neuropsicológicos, optamos pela análise de covariância multivariada (MANCOVA), onde controlamos os resultados para o nível de escolaridade entre os grupos. Para conferir a distribuição dos sexos entre os grupos, fizemos análise de qui- quadrado ( \(\chi^{2}\) ).