Pesquisadores combinam equipamentos modernos para maior precisão na análise da composição corporal

A localização de distribuições específicas e localizadas de gordura e músculo na composição corporal está intuitiva e imprecisamente implícita na forma corporal. Agora, uma equipe de pesquisadores descobriu que a combinação única de modelos modernos de aprendizagem profunda, equipamentos específicos e varreduras corporais tridimensionais proporcionou uma validação quantitativa em imagens médicas que antes era apenas qualitativa.

O professor biomédico de Pennington de metabolismo e composição corporal, Dr. Steven Heymsfield, faz parte de uma equipe de pesquisadores que confirmou os resultados no estudo “Generative Deep Learning promove a compreensão das distribuições locais de gordura e músculos na forma corporal e na saúde usando varreduras de superfície 3D. ” O estudo aparece no Medicina das Comunicações.

“Criar fácil e rapidamente um mapa digital detalhado da forma corporal de uma pessoa e depois usar essa informação para gerar não apenas estimativas precisas da sua composição corporal e riscos para a saúde, mas também uma imagem de raio X correspondente, era quase inimaginável apenas alguns anos atrás”, disse o Dr. Heymsfield. “Avanços tecnológicos como este exigem habilidades de uma ampla gama de cientistas que vivem em instituições como a Pennington Biomedical e o Centro de Câncer da Universidade do Havaí.”

O grupo de pesquisa utilizou varreduras 3D da superfície corporal obtidas anteriormente, originalmente coletadas do estudo “Shape Up! Adults”, do qual a Pennington Biomedical foi um local de estudo clínico participante. As varreduras foram feitas com uma câmera 3D baseada em cabine, originalmente projetada para a indústria de vestuário, mas ultimamente usada cada vez mais em pesquisas biomédicas. A equipe desenvolveu um modelo que alimentou as varreduras de superfície 3D em uma absorciometria de raios X de dupla energia, ou scanner DXA. Com as entradas, o scanner DXA mediu quantidades de músculos, gordura e ossos.

O scanner DXA gerou resultados mostrando onde estavam localizadas as distribuições de gordura e músculo, e a equipe então afirmou essa precisão com medidas padrão usando balanças e fita métrica. Quando comparado com software comercial que é comumente usado em ambientes clínicos, a combinação única de equipamentos e análises da equipe rendeu medições de gordura, massa muscular magra e ossos com maior precisão. Em última análise, a combinação destes dois equipamentos ajudou a afirmar a forte relação entre a forma exterior da carroçaria e a composição interior.

“Com nosso objetivo de contribuir para a base de conhecimento, até mesmo o emparelhamento de dois equipamentos amplamente testados está abrindo portas para possibilidades profundas de medição corporal que são precisas e não invasivas”, disse o Dr. John Kirwan, Diretor Executivo da Pennington Biomedical. “Este estudo é o mais recente no longo legado de avanços tecnológicos do Dr. Heymsfield em busca de melhorias para a saúde, incluindo seu trabalho com as mais recentes ferramentas digitais de saúde e bem-estar, que ele realizou em 2021, quando foi nomeado Amazon Scholar.”

Com a precisão deste método confirmada, o Dr. Heymsfield está confiante sobre como esse tipo de digitalização pode ser usado. Afirmando que os principais benefícios são o quão preciso e não invasivo é esse método de medição, ele prevê que tais métodos serão usados ​​na medição da sarcopenia, ou na perda involuntária de massa e força muscular relacionada à idade.