Apesar dos rápidos avanços nas tecnologias de imagem na área da oftalmologia, como a análise fotográfica da retina e a tomografia de coerência óptica, ainda não é possível observar, em tempo real, alguns processos biológicos que, despercebidos, podem acarretar danos irreparáveis à visão. É o caso da formação de coágulos ou de microaneurismas nos vasos sanguíneos que irrigam os olhos. Para aprender mais sobre como essas doenças progridem, os cientistas utilizam os chamados dispositivos microfluídicos. Trata-se de chips feitos de materiais diversos, como silicone ou vidro, com microcanais, por onde correm os fluidos a serem analisados. O objetivo é imitar as condiçõs fisiológicas de um órgão, para poder estudá-lo em escala micrométrica.
No caso das doenças vasculares oculares, os métodos existentes, porém, não permitem uma avaliação precisa das características do fluxo sanguíneo, especialmente em vasos com geometrias complexas, como um microaneurisma no olho. Agora, uma equipe internacional de cientistas da Universidade Tecnológica de Nanyang, em Singapura, da Universidade de Brown e do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, nos Estados Unidos, desenvolveu uma plataforma de inteligência artificial (IA) que poderá, no futuro, ser usada em um sistema para avaliar doenças vasculares, que são caracterizadas pela condição anormal dos vasos sanguíneos.
A plataforma alimentada por IA combina aprendizado de máquina e um novo chip microfluídico com análise de imagens de vídeo 2D do fluxo sanguíneo, além da aplicação de leis físicas para inferir como o sangue flui tridimensionalmente. Em testes, o sistema previu com precisão as características do fluxo sanguíneo, como velocidade, pressão e tensão de cisalhamento (tensão exercida pelo fluxo sanguíneo na parede do vaso).
Suporte
Segundo os autores, a capacidade de determinar essas características com precisão pode ser um suporte crítico para os médicos na detecção e no rastreamento da progressão de doenças vasculares, uma vez que as anormalidades que a plataforma pode detectar — como uma mudança abrupta na velocidade ou na tensão de cisalhamento — podem indicar a presença ou progressão de enfermidades como a retinopatia, condição que afeta os vasos da retina. A plataforma foi descrita na revista Proceedings of the National Academy of Sciences (Pnas) dos Estados Unidos na semana passada.
Para validá-la, os cientistas a testaram em microaneurismas simulados do olho, usando um chip microfluídico extremamente pequeno. Os microaneurismas são protuberâncias nos vasos sanguíneos em microescala que ocorrem no olho de pacientes de diabetes e são os primeiros sinais de retinopatia diabética. A doença é a principal causa global de perda de visão e cegueira em adultos que sofrem do distúrbio metabólico.
Uma amostra de sangue de 20 microlitros — cerca de meia gota — foi adicionada ao chip, enquanto uma câmera de alta velocidade capturava imagens do plasma movendo-se através dos microcanais. Os cientistas descobriram que a plataforma de inteligência artificial previu as características do fluxo sanguíneo — como velocidade, pressão e estresse exercido pela movimentação do sangue na parede dos vasos — em microaneurismas pequenos, intermediários e grandes, com mais precisão e eficiência do que os métodos computacionais existentes.
Monitoramento
“Atualmente, medir a mecânica do fluxo sanguíneo nos vasos sanguíneos pequenos requer equipamentos sofisticados e pessoal treinado”, comenta Subra Suresh, autor sênior do estudo e professor da Universidade Tecnológica de Nanyang. “Nossa tecnologia de IA integra imagens, dados experimentais e a física subjacente. Assim, conseguimos analisar com facilidade e precisão a lesão vascular e o estágio da doença, a partir da microcirculação do fluxo sanguíeno. Com essa plataforma, agora podemos obter importantes informações mecânicas e aprender mais sobre os mecanismos de evolução da doença, o que era muito difícil, antes.”
A equipe acredita que a tecnologia pode se tornar uma ferramenta importante no diagnóstico e monitoramento de microaneurismas a partir de imagens obtidas de eventos reais. Os cientistas destacam que o método tem potencial de ser combinado com dispositivos microfluídicos que simulam distúrbios diversos envolvendo vasos sanguíneos para monitorar outras doenças vasculares. “Nosso objetivo final é usar a plataforma em ambientes clínicos para diagnóstico e prognóstico de retinopatia diabética, bem como de outras doenças que envolvem anormalidades no fluxo sanguíneo”, conta George Karniadakis, coautor do estudo e professor de Engenharia e Matemática Aplicada na Universidade de Brown.