“Manter um fluxo sanguíneo cerebral (CBF) adequado é crucial para o desempenho cognitivo dos astronautas durante períodos prolongados de microgravidade. No entanto, o monitoramento em tempo real no espaço é limitado pela complexidade da RM e pelas cargas úteis restritas”, explicou o autor do estudo Lijun Yuan, da Força Aérea da Universidade de Medicina. As principais inovações incluem (a) a simulação de microgravidade usando uma posição de cabeça para baixo de 6° (HDTBR), (b) a integração de dados de ultrassom carotídeo e RM cerebral para criar modelos de previsão de CBF baseados em ML e (c) o desenvolvimento de um aplicativo web amigável para uso orbital. “Esta solução permite a medição não invasiva e leve de CBF, apoiando intervenções médicas oportunas para os astronautas.”
O modelo utiliza avanços técnicos importantes: 36 voluntários masculinos saudáveis completaram um estudo HDTBR de 90 dias. Dados multimodais foram coletados, incluindo ultrassom Doppler da artéria carótida interna (ACI), RM 3D pCASL do cérebro e parâmetros clínicos (IMC, frequência cardíaca, pressão arterial). Oito algoritmos de ML foram testados, com o CatBoost emergindo como o modelo ideal devido à sua capacidade de capturar relações não lineares complexas entre as propriedades hemodinâmicas da ACI e as alterações no CBF. “A análise SHAP foi usada para interpretar o modelo, identificando o IMC, o índice de pulsatilidade (PI) da ACI e o volume de fluxo sanguíneo (FV) como características preditivas importantes”, disse o primeiro autor Linkun Cai.
Os autores do estudo validaram o modelo por meio de experimentos abrangentes: após 90 dias de HDTBR, observaram-se reduções significativas regionais de CBF no giro de Heschl direito (AUC = 0,88, precisão = 0,84), no giro cingulado médio direito (AUC = 0,92, precisão = 0,83) e no lobo frontal superior direito (AUC = 0,82, precisão = 0,72). O modelo CatBoost superou outros algoritmos (regressão logística, SVM, Random Forest, etc.) em todas as métricas de avaliação. O aplicativo web desenvolvido permite que os astronautas insiram dados clínicos e carreguem arquivos de ultrassom para previsão de CBF em tempo real e visualização de risco.
“Embora o modelo forneça resultados promissores, um desafio permanece: a inclusão limitada de dados de fluxo sanguíneo na artéria vertebral, um único atraso após a marcação na aquisição de RM e a participação exclusiva de participantes do sexo masculino”, disse Cai. Trabalhos futuros se concentrarão na integração de características da artéria vertebral, na aplicação da tecnologia Multi-PLD-ASL e na validação do modelo em diversas populações, incluindo astronautas do sexo feminino. No geral, este modelo preditivo baseado em ML oferece uma solução prática para o monitoramento do CBF em microgravidade simulada, estabelecendo as bases para a proteção da saúde cerebral em voos espaciais de longa duração.
Os autores do artigo incluem Linkun Cai, Yawen Liu, Kai Li, Changyang Xing, Zi Xu, Lianbi Zhao, Ke Lv, Zhili Li, Hao Wang, Linjie Wang, Dehong Luo, Lijun Yuan, Lina Qu, Yinghui Li, Zhenchang Wang e Pengling Ren.
O estudo foi financiado pelo Space Medical Experiment Project do China Manned Space Program (nº HYZHXMH01005), pelo China Manned Space Advanced Research Project (ES-2-NO.0041), pelo Beijing Hospitals Authority Innovation Studio of Young Staff Funding Support (nº 202302) e pelo Beijing Scholar 2015 (ZW).
DOI: 10.34133/cbsystems.0448
