A necessidade de instrumentos de análise �����������������������������������������������������������������

PARTE IV TEMPO VII - Geração do Conhecimento

Franz Halberg, ao cunhar a expressão circadian rhythm, também traz uma série de formalismos matemáticos para tentar caracterizar o ritmo. Atualmente, esse formalismo matemático tem sido aperfeiçoado pela Germaine Cornelissen com o uso de novos algoritmos computacionais que permitem otimizar a análise de grandes séries temporais. Mas a base pode ser encontrada no seminal artigo de Halberg, 1969.

Na Medicina, estamos acostumados a ver os fenômenos plotados sob uma curva normal. Se a distribuição é normal, nos sentimos confortáveis a fazer a comparação entre amostras ou populações utilizando os testes paramétricos. Porém, se a amostra é pequena ou a distribuição não é normal, solucionamos o problema por comparações de proporções, usamos x-quadrado, comparações entre medianas e assim por diante.

No entanto, ao estudar ritmos biológicos com as mostras que se distribuem oscilando nas 24 horas, a curva normal se torna insuficiente. Assim, durante o Doutorado, me deparei com a necessidade de ter outras ferramentas. A primeira que me foi apresentada foi a curva sinusoidal. Os dados que coletamos já não seriam plotados sob a distribuição da curva com formato de sino, mas em uma curva tipo cosseno. A base para a análise de séries temporais me foi apresentada na FeSBE de 1993 pelo Prof. Antoni Diez Noguera. Como a maior parte das análises estava espalhada por diferentes livros e a maioria não estava relacionada diretamente à análise de fenômenos biológicos, o autor compilou os testes em um programa denominado El Temps e as bases da Cronobiologia em um livro traduzido por nós para o português.

Na realidade, ele é o nosso Professor convidado pela disciplina que mantemos periodicamente no PPG: Psiquiatria e Ciências do Comportamento, denominada Análise de Séries Temporais.

92 Memorial Maria Paz Loayza Hidalgo

A representação gráfica dos dados passou a ser incorporada no dia a dia do Laboratório. Para quem entrar na nossa sala, será uma das primeiras observações: os gráficos nas paredes. Muitas vezes, solucionamos as questões pela observação da distribuição dos dados em um actograma, ou por simples caracterização do período em um periodograma, ou por comparação de fases usando as acrofases do ciclo. A comparação entre as fases, amplitudes podem ser observadas em nosso primeiro artigo publicado com o Prof. Antoni Diez Noguera. Nele, exploramos a comparação entre a relação de ritmos (correlação de ritmo de atividade/repouso e temperatura), avaliamos o comportamento de exposição à luz nas 24 horas. A partir dessa colaboração, fomos cada vez mais nos apropriando de ferramentas para nos tornarmos cada vez mais independentes.

Melissa Alves Braga de Oliveira, em seu artigo Entraining effects of variations in light spectral composition on the rest-activity rhythm of a nocturnal rodent, publicado na Chronobiology International em 2019, mostra a aplicabilidade de outras análises como a de harmônicos. E em The Revised Mood Rhythm Instrument: A large multicultural psychometric study, publicado no Journal of Clinical Medicine em 2021, ela utiliza partes dessas ferramentas para analisar comportamentos medidos por uma escala. Isso demonstra que, aos poucos, no Laboratório, passamos a dominar e utilizar as ferramentas em diferentes cenários da observação do comportamento. Passamos a ser uma referência na análise de dados de séries temporais. Recebemos alunos de outros países que se interessam em aprender conosco e contatos para utilizar os instrumentos que criamos no Laboratório.

Atualmente, no Laboratório, pesquisadores como Luísa Klaus Pilz, Melissa Alves Braga de Oliveira e André Comiran Tonon começam a propor formas de tratar os dados e de aplicar ferramentas para o estudo do comportamento.

Artigos nos quais contribuímos com a metodologia para uso e análise de dados de séries temporais de atividade e repouso:

Pilz LK, de Oliveira MAB, Steibel EG, Policarpo LM, Carissimi A, Carvalho FG, Constantino DB, Tonon AC, Xavier NB, da Rosa Righi R, Hidalgo MP. Development and testing of methods for detecting off-wrist in actimetry recordings. Sleep. 2022 Aug 11;45(8):zsac118. doi: 10.1093/sleep/zsac118. Epub ahead of print. PubMed PMID: 35598321.

Comiran Tonon A, Pilz LK, Amando GR, Constantino DB, Boff Borges R, Caye A, Rohrsetzer F, Souza L, Fisher HL, Kohrt BA, Mondelli V, Kieling C, Idiart M, Diez-Noguera A, Hidalgo MP. Handling missing data in rest-activity time series measured by actimetry. Chronobiol Int. 2022 Mar 30;:1-12. doi: 10.1080/07420528.2022.2051714. Epub ahead of print. PubMed PMID: 35350931.

Essa produção revela a maturidade que o Laboratório alcançou, mostrando a criatividade e a coragem de contribuir no cenário internacional de forma muito consistente e responsável, pois enfrenta um problema relacionado a missing data, um problema comum e que pode influenciar os resultados da maioria dos estudos em Cronobiologia