Um estudo fundamental da Universidade de Tecnologia de Kaunas e da Universidade de Ciências da Saúde da Lituânia revelou novos insights sobre os efeitos do ultrassom de baixa frequência nos parâmetros sanguíneos. Dr. Uma equipe liderada por Vytautas Ostasevicius estudou o efeito de diferentes intensidades e durações de ultrassom em amostras de sangue. Suas descobertas, publicadas na revista Applied System Innovations, mostram que o ultrassom de baixa frequência pode alterar significativamente os parâmetros sanguíneos, oferecendo novos caminhos potenciais para diagnósticos clínicos e tratamentos.
Uma equipe multidisciplinar esteve envolvida neste estudo, incluindo Prof. Agne Poulauskait-Taracevicien, Prof. Viva Lesauskyt, Dr. Seu trabalho investigou como a exposição ao ultrassom afeta a agregação de eritrócitos e plaquetas, com previsões melhoradas por algoritmos de aprendizado de máquina.
Ostasevicius explicou a motivação por trás de sua pesquisa: “Nosso objetivo era entender como o ultrassom de baixa frequência pode afetar vários parâmetros sanguíneos, o que poderia abrir caminho para novas ferramentas de diagnóstico e terapias. Nossas descobertas sugerem que o ultrassom tem um efeito significativo nos parâmetros sanguíneos, especialmente na hemoglobina nos glóbulos vermelhos e na agregação plaquetária”.
Os pesquisadores expuseram um número significativo de amostras de sangue ao ultrassom de baixa frequência em banho-maria operando a uma frequência de cerca de 46 kHz. Eles usaram análise estatística incluindo ANOVA e método não paramétrico de Kruskal-Wallis para avaliar os efeitos do ultrassom em vários parâmetros sanguíneos. Os resultados indicaram variações estatisticamente significativas nos parâmetros sanguíneos devido à exposição ao ultrassom, principalmente com sinais de alta intensidade utilizados em diferentes períodos.
Uma das descobertas mais significativas foi o efeito do ultrassom na hemoglobina dos glóbulos vermelhos. O estudo descobriu que a exposição ao ultrassom teve um efeito mais pronunciado nos níveis de hemoglobina em comparação com a agregação plaquetária. Isto destaca a capacidade do ultrassom de facilitar a transferência de oxigênio dos pulmões para os tecidos do corpo, o que pode ter implicações a longo prazo nos tratamentos médicos.
A equipe de pesquisa usou cinco algoritmos de aprendizado de máquina para prever o efeito do ultrassom na contagem de plaquetas. Entre estes, a regressão vetorial de suporte (SVR) exibiu a maior precisão de previsão, produzindo um erro médio de previsão de dez por cento. Isto indica que o aprendizado de máquina pode prever com eficácia alterações nos parâmetros sanguíneos induzidas pelo ultrassom, fornecendo uma ferramenta poderosa para diagnósticos futuros.
As descobertas do estudo mostram que o ultrassom de baixa frequência pode afetar significativamente vários parâmetros sanguíneos, fornecendo um novo método para diagnóstico clínico e melhorando os resultados do tratamento. Os pesquisadores propõem que estudos futuros se concentrem nas implicações clínicas e no potencial terapêutico da terapia ultrassonográfica, principalmente em relação às alterações hematológicas e ao tratamento de doenças.
Como observou Ostacevicius: “Nossa pesquisa abre novas maneiras de usar o ultrassom no diagnóstico e tratamento médico. A capacidade de prever alterações nos parâmetros sanguíneos com alta precisão usando algoritmos de aprendizado de máquina revolucionará a forma como abordamos o diagnóstico e a medicina personalizada”.
Em resumo, este estudo destaca o potencial da ultrassonografia de baixa frequência como método não invasivo para alterar parâmetros sanguíneos, com implicações significativas para o diagnóstico clínico e tratamento. A utilização da aprendizagem automática para prever estas mudanças aumenta ainda mais o potencial da medicina personalizada, tornando esta investigação um importante passo em frente na ciência médica.
Nota de diário
Ostasevicius, V., Paulauskaite-Taraseviciene, A., Lesauskaite, V., Jurenas, V., Tatarunas, V., Stankevicius, E., Tunaityte, A., Venslauskas, M., & Kizauskiene, L. (2023). “Predição de alterações nos parâmetros sanguíneos induzidas por ultrassom de baixa frequência.” Inovações no sistema de aplicativos. DOI: https://doi.org/10.3390/asi6060099
Sobre o autor
Dr. Engenheiro mecânico lituano com doutoramento em economia (1988). Ele atua como Diretor do Instituto de Mecatrônica da Universidade de Tecnologia de Kaunas (KTU) e dirige o Departamento de Design de Engenharia e o projeto Chandaka Valley (Integração de Ciência, Estudos e Negócios). É membro titular da Academia de Ciências da Lituânia (2011-2023), membro estrangeiro da Academia Real de Ciências de Engenharia da Suécia (desde 2010) e anteriormente avaliador especialista de projetos da Comissão Europeia. Sua pesquisa inclui mecânica de estruturas mecânicas, sistemas mecânicos não lineares, MEMS, Indústria 4.0 da IoT, coleta de energia, dispositivos de cura e prognóstico usando IA.
