Algoritmos de inteligência artificial para avaliação da doença cerebral de pequenos vasos e sua associação com desfechos clínicos em pacientes com AVC isquêmico submetidos à trombectomia mecânica

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Goulart, Thiago Oscar
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial intelligence; AVC isquêmico; Cerebral small vessel disease; Demência vascular; Doença cerebral de pequenos vasos; Hemorrhagic transformation; Inteligência artificial; Ischemic stroke; Mechanical thrombectomy; Transformação hemorrágica; Trombectomia mecânica; Vascular dementia
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17140/tde-29102024-160742/

Introdução Trombectomia Mecânica (TM) tem sido estabelecida como um tratamento eficaz para AVC isquêmico (AVCi) de Oclusão de Grandes Vasos (OGV). No entanto, estudos como RESILIENT demonstraram efeitos neutros em idosos, sendo que a doença cerebral de pequenos vasos (DCPV) pode ser um fator que explique esse fenômeno. Além disso, apesar de seus benefícios, a TM aumenta risco de Transformação Hemorrágica (TH) e Extravasamento de Contraste (EC) e de injúria renal. Objetivos Investigar a associação de marcadores tomográficos de DCPV com desfechos funcionais, cognitivos e de TH com modelos de Inteligência Artificial (IA), em pacientes com AVCi por OGV submetidos à TM, além de desenvolver algoritmos de IA para detectar leucoaraiose e TH e diferenciá-la de EC e verificar a segurança de TM em relação à função renal. Metodologia Trata-se de um estudo retrospectivo com inclusão de pacientes com AVCi por OGV de circulação anterior de duas populações: 351 indivíduos do Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto (HCRP) e 221 do RESILIENT. Um neurologista vascular treinado, cego para dados clínicos, avaliou as TCs dos pacientes focando nos marcadores de DCPV (leucoaraiose, lacunas antigas, atrofia) e os escores modificado de doença de pequenos vasos (mSVD) e de Fragilidade Cerebral (BFS). Incapacidade funcional foi definida como mRs>2 90 dias pós-ictus, desfecho cognitivo desfavorável como MoCA≤15 e TH e TH Sintomática (THS), conforme critério de ECASS. Estes achados foram reforçados com modelos de Floresta Aleatórias. Foi feita segmentação de 111 TCs do HCRP, utilizando 3DSlicer, dividindo em 3 grupos (TH, EC e TH com EC) e análise com modelos de IA, além da segmentação de 79 TCs para leucoaraiose, dividindo em 2 grupos (ausente e severa). Para avaliar a repercussão da TM na função renal, a variação do CKD-EPI (delta-CKD-EPI) foi calculada, comparando o CKD-EPI de 48-72h pós-TM e o CKD-EPI basal. Resultados Ambas as populações apresentavam idade, glicemia admissional, pressão arterial sistólica basal e NIHSS mais elevados, além de maior prevalência de diabetes mellitus (DM) e tabagismo, piores graus de colaterais, e taxas mais altas de mSVD e BFS na TC de base. NIHSS e glicemia da admissão, assim como os marcadores de DCPV estiveram associados a mRs>2 e MoCA≤15 após 90 dias e a TH. O modelo U-net teve acurácia=0,956±0,072, precisão-macro=0,965±0,055 e AUC 0,98 para diferenciar TH, EC e TH+EC. O modelo U-net teve acurácia=1,00, precisão-macro=1,00 e AUC=1,00 para detectar leucoaraiose severa. Em relação ao delta-CKD-EPI: IC da média Bootstrap = 1,80-5,02, D de Cohen=0,22. Conclusões Neste estudo retrospectivo, envolvendo 2 populações, totalizando 572 pacientes com AVCi por OGV submetidos a TM, leucoaraiose na TC de base, mSVD e BFS estão relacionados a piores desfechos funcionais, cognitivos e com maior risco de TH, indicando que marcadores de DCPV podem ser uma das principais causas da falta de benefício da TM em pacientes mais idosos. Além disso, desenvolvemos algoritmos de IA com ótimo desempenho para diferenciar TH de EC, e para detectar leucoaraiose severa. Também, verificamos que há segurança quanto à função renal com a realização de angiotomografia+TM.