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Se os pacientes que recebem tratamento intensivo ou passam por uma cirurgia importante desenvolverem pressões sanguíneas excessivamente altas ou baixas, eles podem sofrer disfunção orgânica grave. Não é suficiente para a equipe de atendimento saber que a pressão está anormal. Para escolher o medicamento correto para tratar o problema, os médicos devem saber por que a pressão arterial mudou. Um novo estudo do MIT apresenta a estrutura matemática necessária para derivar essas informações cruciais com precisão e em tempo real.
A abordagem matemática, descrita num estudo recente em Transações IEEE em Engenharia Biomédicaproduz estimativas proporcionais dos dois fatores críticos subjacentes às mudanças na pressão arterial: a taxa de débito cardíaco (débito cardíaco) e a resistência do sistema arterial a esse fluxo sanguíneo (resistência vascular sistêmica). Ao aplicar o novo método a dados coletados anteriormente de modelos animais, os pesquisadores mostram que suas estimativas, derivadas de medidas minimamente invasivas da pressão arterial periférica, correspondiam com precisão às estimativas usando informações adicionais de uma sonda de fluxo invasiva colocada na aorta. Além disso, as estimativas rastrearam com precisão as mudanças induzidas nos animais pelos vários medicamentos que os médicos usam para corrigir a pressão arterial aberrante.
“As estimativas de resistência e débito cardíaco da nossa abordagem fornecem informações que podem ser prontamente usadas para orientar decisões de gerenciamento hemodinâmico em tempo real”, escreveram os autores do estudo.
Com mais testes levando à aprovação regulatória, disseram os autores, o método seria aplicável durante cirurgias cardíacas, transplantes de fígado, tratamento em unidade de terapia intensiva e muitos outros procedimentos que afetam a função cardiovascular ou o volume sanguíneo.
“Qualquer paciente que esteja passando por uma cirurgia cardíaca pode precisar disso”, disse o autor sênior do estudo Emery N. Brown, Professor Edward Hood Taplin de Engenharia Médica e Neurociência Computacional no Instituto Picower para Aprendizagem e Memória, Instituto de Engenharia Médica e Ciência e Departamento de Ciências Cognitivas e do Cérebro no MIT. Brown também é anestesiologista no Hospital Geral de Massachusetts e professor de anestesiologia na Escola Médica de Harvard. “Assim como qualquer paciente que esteja passando por uma cirurgia mais normal, mas que possa ter um sistema cardiovascular comprometido, como doença cardíaca isquêmica. Você não pode ter a pressão arterial em todo lugar.”
O principal autor do estudo é o estudante de pós-graduação em engenharia elétrica e ciência da computação (EECS), Taylor Baum, que é co-supervisionado por Brown e Munther Dahleh, professor William A. Coolidge em EECS.
Avanço algorítmico
A ideia de que o débito cardíaco e a resistência sistêmica são os dois principais componentes da pressão arterial vem do modelo Windkessel de dois elementos. O novo estudo não é o primeiro a usar o modelo para estimar esses componentes a partir de medições de pressão arterial, mas tentativas anteriores encontraram uma compensação entre atualizações rápidas de estimativas e a precisão das estimativas; os métodos forneceriam estimativas mais errôneas a cada batimento ou estimativas mais confiáveis que são atualizadas em escalas de tempo de minuto. Liderada por Baum, a equipe do MIT superou a compensação com uma nova abordagem de aplicação de técnicas estatísticas e de processamento de sinais, como modelagem de “espaço de estado”.
“Nossas estimativas, atualizadas a cada batida, não são apenas informadas pela batida atual; mas também incorporam onde as coisas estavam em batidas anteriores”, disse Baum. “É essa combinação de histórico passado e observações atuais que produz uma estimativa mais confiável, ainda em uma escala de tempo batida por batida.”
Notavelmente, as estimativas resultantes de débito cardíaco e resistência sistêmica são “proporcionais”, o que significa que cada uma delas está inextricavelmente ligada na matemática com outro cofator, em vez de estimadas por si só. Mas a aplicação do novo método a dados coletados em um estudo mais antigo de seis animais mostrou que as estimativas proporcionais de gravações usando cateteres minimamente invasivos fornecem informações comparáveis para o gerenciamento do sistema cardiovascular.
Uma descoberta importante foi que as estimativas proporcionais feitas com base nas leituras de pressão arterial de cateteres inseridos em vários locais longe do coração (por exemplo, a perna ou o braço) espelhavam estimativas derivadas de cateteres mais invasivos colocados dentro da aorta. A significância da descoberta é que um sistema usando o novo método de estimativa poderia, em alguns casos, confiar em um cateter minimamente invasivo em várias artérias periféricas, evitando assim a necessidade de uma colocação mais arriscada de um cateter de artéria central ou um cateter de artéria pulmonar diretamente no coração, o padrão ouro clínico para estimativa do estado cardiovascular.
Outra descoberta importante foi que quando os animais receberam cada um dos cinco medicamentos que os médicos usam para regular a resistência vascular sistêmica ou o débito cardíaco, as estimativas proporcionais rastrearam as mudanças resultantes adequadamente. A descoberta, portanto, sugere que as estimativas proporcionais de cada fator estão refletindo com precisão suas mudanças fisiológicas.
Em direção à clínica
Com esses resultados encorajadores, Baum e Brown disseram que o método atual pode ser prontamente implementado em ambientes clínicos para informar equipes de cuidados perioperatórios sobre causas subjacentes de alterações críticas da pressão arterial. Eles estão buscando ativamente a aprovação regulatória do uso desse método em um dispositivo clínico.
Além disso, os pesquisadores estão realizando mais estudos com animais para validar uma abordagem avançada de gerenciamento da pressão arterial que utiliza esse método.
Eles desenvolveram um sistema de circuito fechado, informado por essa estrutura de estimativa, para regular precisamente a pressão sanguínea em um modelo animal. Após a conclusão dos estudos em animais, eles solicitarão autorização regulatória para testar o sistema em humanos.
Além de Baum, Dahleh e Brown, os outros autores do artigo são Elie Adam, Christian Guay, Gabriel Schamberg, Mohammadreza Kazemi e Thomas Heldt.
A National Science Foundation, os National Institutes of Health, uma Mathworks Fellowship, o Picower Institute for Learning and Memory e a JPB Foundation apoiaram o estudo.
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