Modelo computacional ajuda a personalizar a terapia de neuroestimulação para fibrilação atrial

A fibrilação atrial (AFib) é um distúrbio cardíaco no qual as câmaras do coração batem rápida e irregularmente. É o tipo mais comum de arritmia e a principal causa cardíaca de acidente vascular cerebral.

Embora existam vários tratamentos – desde medicação a cirurgia –, continua a procura de melhores opções para abordar a AFib, que as previsões dos Institutos Nacionais de Saúde (NIH) afectarão até 12 milhões de pessoas nos EUA até 2050.

Uma estratégia emergente inclui a estimulação elétrica, conhecida como neuroestimulação, que os pesquisadores acreditam que poderia suprimir, tratar ou até mesmo reverter o distúrbio.

“A nível experimental, descobriu-se que a neuroestimulação ajuda não só a fibrilação atrial, mas também a insuficiência cardíaca com fração de ejeção reduzida e hipertensão”, diz Oluwasanmi Adeodu, pesquisador de pós-doutorado no Departamento de Engenharia Química e Biomolecular da Universidade Lehigh.

“No entanto, quando foi aplicado em grandes estudos clínicos, os resultados foram desanimadores. Parte do problema é a dosagem.

Em artigo publicado na última edição (29 de outubro de 2025) de PLOS UMAdeodu ​​e sua equipe apresentam um modelo que apresenta o sistema cardiovascular humano, os centros de processamento no cérebro que controlam o coração e o caminho de informação que liga o coração ao cérebro.

O modelo foi projetado para prever a resposta hemodinâmica dos pacientes após o início da fibrilação atrial e, em última análise, pode ajudar a responder perguntas sobre onde e em que níveis a neuroestimulação deve ser aplicada, aproximando assim a abordagem de se tornar uma forma aceita de tratamento personalizado para fibrilação atrial.

“Este foi um exercício de tradução”, diz Adeodu, que foi o pesquisador principal do artigo, cujos co-autores incluem Mayuresh Kothare, professor de Engenharia Química e Biomolecular da RL McCann e Reitor Associado de Pesquisa na Faculdade de Engenharia e Ciências Aplicadas PC Rossin de Lehigh.

“Como engenheiros, pegamos o que os médicos sabem sobre a fibrilação atrial – e todas as alterações fisiológicas que ocorrem nos pacientes – e transformamos esses fatos em matemática. Nosso objetivo era responder à pergunta: nosso modelo pode corresponder aos efeitos conhecidos da fibrilação atrial em quantidades hemodinâmicas fáceis de medir, como pressão arterial e frequência cardíaca? Se a resposta fosse sim, poderíamos usá-lo para explorar novas conexões.”

A resposta foi sim. A equipe validou seu modelo com base em dados clínicos e descobriu que suas previsões de frequência cardíaca, volume sistólico e pressão arterial correspondiam ao que os médicos observam em pacientes reais. Um resultado especialmente interessante: o modelo sinalizou uma parte do nó atrioventricular – uma estrutura no coração – como um forte candidato à estimulação. Essa mesma área já é alvo de terapia de ablação, sugerindo que o modelo está no caminho certo.

Agora, diz Adeodu, o cenário está montado para estudos mais aprofundados. Os pesquisadores podem usar o modelo da equipe de Lehigh como uma ferramenta para explorar onde – e quanto – a neuroestimulação pode alterar a frequência cardíaca elevada e irregular ou melhorar a sensibilidade barorreflexa comprometida associada ao AFib. Eles podem aproveitar o poder preditivo do modelo para testar os efeitos da estimulação de diferentes partes do sistema cardiovascular, sem depender de animais ou seres humanos.

Depois de otimizarem sua abordagem usando o modelo, eles poderão testar essas estratégias em pacientes. À medida que os médicos utilizam o modelo, o seu feedback ajudará a refiná-lo ainda mais.

Kothare (autor correspondente) vê este artigo como o resultado bem-sucedido de um esforço colaborativo dos co-autores Dr. Raj Vadigepalli, ex-Universidade Thomas Jefferson, agora na Universidade do Novo México; Michelle Gee, estudante de graduação em engenharia química na Universidade de Delaware; e Dr. Babak Mahmoudi da Emory University.

O projeto se concentrou no desenvolvimento de software e ferramentas de modelagem para otimizar a entrega de sinais de neuroestimulação aos nervos periféricos para tratar doenças como arritmia cardíaca, hipertensão e distúrbios estomacais e da bexiga. Kothare e Mahmoudi co-lideraram o projeto, que foi concluído em 2023–2024.

“A principal vantagem deste modelo é que ele é tratável computacionalmente, ao contrário dos modelos cardíacos tridimensionais mais complexos que requerem infraestrutura computacional de alto desempenho para resolver as equações resultantes”, diz Kothare.

“Este baixo custo computacional torna-o particularmente atrativo para testes rápidos e até mesmo para uso em tempo real, permitindo fluxo bidirecional de dados e informações entre o paciente e a representação virtual do sistema cardíaco do paciente, no verdadeiro quadro de um ‘gêmeo digital’”.

Em última análise, diz Adeodu, o objetivo a longo prazo é um dispositivo automatizado e vestível que monitorize continuamente o feedback fisiológico e forneça a estimulação adequada para combater a AFib. Por enquanto, traduzir uma condição grave em matemática e linhas de código aproximou os médicos de um atendimento cardíaco verdadeiramente personalizado.

“Depois de ter um bom modelo, abre-se todo um novo mundo de insights e conexões”, diz Adeodu. “É a prova clássica de que quando pessoas de áreas diferentes se reúnem, coisas incríveis podem acontecer.”