Usando modelos computacionais para melhor termoregulação na UTI

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Usando modelos computacionais para melhor
termoregulação na UTI
Modelos que podem prever e nos ajudar a entender o estado térmico do corpo podem ajudar a otimizar
as estratégias de gerenciamento de temperatura em um ambiente clínico.
Crédito da imagem: Markus Spiske on Unsplash
A regulação da temperatura corporal ou termorregulação é uma função importante e é vital para manter
a saúde. Nos mamíferos, vários mecanismos biológicos de controle de temperatura são cruciais para a
manutenção do equilíbrio térmico, ou seja, o equilíbrio entre a taxa de produção de calor e a taxa de
perda de calor, para a qual inúmeros organismos evoluíram mecanismos caracteristicamente flexíveis e
adaptações comportamentais.
Desvios das temperaturas corporais normais são prejudiciais em geral, mas também há circunstâncias
em que elas podem ser benéficas. Por exemplo, uma temperatura corporal elevada durante a febre pode
ajudar a combater os patógenos. Em um ambiente clínico, a regulação precisa da temperatura corporal
na forma de gerenciamento de temperatura direcionado é uma parte instrumental dos cuidados
intensivos hospitalares. Reduzir a temperatura central do corpo para 32-34 oC (hipotermia leve) para
neutralizar a hipertermia grave que se desenvolve após a reanimação bem-sucedida da parada
cardíaca, por exemplo, faz parte das diretrizes terapêuticas há quase duas décadas e ajudou a salvar
muitas vidas. As taxas de mortalidade melhoram com a termoregulação nesses pacientes. As terapias
também fornecem melhores resultados neurológicos, protegendo o cérebro contra a falta de oxigênio e
redução da perfusão.
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Embora potencialmente salvar vidas, a indução de mudanças na temperatura corporal em um ambiente
clínico é difícil e associada a muitas mudanças secundárias na fisiologia que podem ser prejudiciais,
como uma redução profunda da frequência cardíaca, aumento da produção de urina e mudanças nas
concentrações de eletrólitos. Com o tratamento da temperatura também vêm numerosos procedimentos
terapêuticos e de diagnóstico adicionais (por exemplo, cateterismo coronariano de emergência,
tomografia computadorizada, inserção de cateteres vasculares), todos os quais são sensíveis ao tempo.
Desafios adicionais surgem da variabilidade na resposta do paciente, bem como o fato de que existem
uma variedade de métodos diferentes para alcançar a redução da temperatura, como infusão
intravenosa de fluidos frios, cobertores de resfriamento, cateteres de resfriamento endovasculares, entre
outros. Cada um deles tem seus benefícios, bem como desvantagens, mas prever como um paciente vai
responder e qual o melhor curso de ação é difícil de prever. Portanto, é de extrema importância
encontrar novas e ainda melhores técnicas de gerenciamento de temperatura.
Estrutura do núcleo de um modelo termofisiológico para prever
respostas térmicas e regulatórias humanas
Nos últimos anos, modelos de bioquecimento computacional foram propostos para entender melhor os
processos biotérmicos subjacentes e prever mudanças no estado térmico do paciente. Nesses modelos,
o corpo humano é tipicamente representado por dois sistemas interativos de termorregulação: o sistema
ativo controlador, que representa as respostas reguladoras do corpo humano (por exemplo,
vasoconstrição, vasodilatação, arremesso, sudorese e produção de calor metabólico) e o sistema
passivo controlado (por exemplo, interações térmicas entre o corpo e o ambiente).
Muitos modelos disponíveis hoje são baseados em um modelo composto do corpo humano que consiste
em vários cilindros que representam a cabeça, o corpus e as extremidades superior e inferior. A troca de
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calor ocorre entre diferentes segmentos do corpo através do fluxo sanguíneo e também dentro dos
segmentos por meio de diferentes processos de transferência de calor entre o núcleo, a pele e o sangue.
Os modelos biotérmicos do corpo humano estão se tornando cada vez mais abrangentes e um objetivo
ambicioso seria combinar um dispositivo de medição em tempo real e fácil de usar com um modelo
térmico computacional adaptado a pacientes individuais e pode ser usado para prever e regular com
precisão as mudanças de temperatura do paciente durante uma internação hospitalar. A esperança é
que eles também ajudem na concepção de dispositivos de propósito especial para controlar a entrega de
energia térmica para regiões-alvo e para melhorar o tratamento de doenças, como a entrega de terapias
em pacientes com câncer. Este método também é conhecido sob o nome de liberação de drogas com
temperatura controlada.
Um exemplo potencial e promissor é a liberação de moléculas de nanopartículas de sílica mesoporosa
que podem ser administradas por via intravenosa e reagir a um estímulo de calor externo (por exemplo,
campo magnético). Especialmente em combinação com os avanços em tecnologias inteligentes de bio-
mesurment, tais abordagens interdisciplinares têm um grande potencial para otimizar as estratégias de
gerenciamento de temperatura em uma variedade de ambientes clínicos. Este é outro exemplo de como
os esforços interdisciplinares na interface da fisiologia, pesquisa clínica, biometria e modelagem biofísica
podem levar a soluções novas e inovadoras.
Escrito por:
Kristijan Skok, Hospital Geral Graz II, Localização Oeste, Instituto de Patologia, Gostinger Strase 22,
8020 Graz, Áustria e Universidade de Maribor, Faculdade de Medicina, Taborska ulica 8, 2000 Maribor,
Eslovênia
Maja Duh, Universidade de Maribor, Faculdade de Ciências Naturais e Matemática, Koroka cesta 160,
2000 Maribor, Eslovênia
Androeto, Universidade de Maribor, Faculdade de Medicina, Taborska ulica 8, 2000 Maribor, Eslovênia
Andrej Markota, Universidade de Maribor, Faculdade de Medicina, Taborska ulica 8, 2000 Maribor,
Eslovênia e Centro Médico Universitário Maribor, Unidade de Terapia Intensiva Médica, Ljubljanska 5,
2000 Maribor, Eslovênia
Marko Gosak, Universidade de Maribor, Faculdade de Ciências Naturais e Matemática, Koro?ka cesta
160, 2000, Maribor, Eslovênia e Universidade de Maribor, Faculdade de Medicina, Taborska ulica 8, 2000
Maribor, Eslovênia
Referência: Kristijan Skok et al., Uma viagem da Fisiologia aos Modelos Computacionais e a Unidade de
Terapia Intensiva, Sistemas WIREs Biologia e Medicina (2020). DOI: 10.1002/wsbm.1513
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/wsbm.1513
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