Este projeto tem como objetivo desenvolver modelos computacionais personalizados do coração e de doenças cardíacas, usando dados obtidos a partir de exames médicos dos pacientes. Esses modelos são uma aplicação prática da medicina de precisão e podem auxiliar os médicos na tomada de decisões clínicas para pacientes com diferentes patologias cardíacas. A equipe multidisciplinar do projeto é composta por pesquisadores jovens e experientes de universidades de Minas Gerais e da Universidade de Oxford, que trabalharão juntos para criar modelos computacionais precisos e rápidos.
O projeto tem foco em modelos computacionais personalizados do coração em pacientes com miocardiopatia dilatada, para prever arritmias ventriculares malignas. Essa técnica é também conhecida como digital twins, os gêmeos digitais. A insuficiência cardíaca desses pacientes é uma condição prevalente, associada a elevada morbidade e mortalidade. Dentre os desfechos, a morte súbita cardíaca, frequentemente relacionada às arritmias ventriculares graves, é responsável por um número significativo de óbitos no Brasil.
Nesse contexto, o projeto busca melhorar a estratificação de risco desses pacientes para permitir decisões terapêuticas mais efetivas. A hipótese a ser investigada é se modelos computacionais personalizados, utilizando dados de ressonância cardíaca e eletrocardiogramas, podem fornecer informações adicionais sobre o risco de arritmias ventriculares malignas em pacientes com miocardiopatia dilatada.
Estudos recentes evidenciam que a Ressonância Cardíaca pode predizer padrões de fibrose associados a arritmias ventriculares e morte súbita nesse grupo de pacientes. Além disso, a modelagem cardíaca computacional tem apresentado resultados promissores na predição de eventos cardíacos adversos em outras populações.
A estratégia metodológica consiste em utilizar os dados de ressonância cardíaca, ecocardiograma, teste genético e eletrocardiogramas para criar modelos computacionais personalizados do coração de cada paciente. Esses modelos serão validados comparando seus resultados com os dados obtidos de estudos eletrofisiológicos invasivos, que avaliam o risco de arritmias graves.
O desenvolvimento desses modelos computacionais personalizados é um grande desafio, mas acreditamos que eles possam ter um impacto significativo na prevenção e tratamento de doenças cardiovasculares, fornecendo informações importantes aos médicos para auxiliá-los na tomada de decisões clínicas. Os modelos serão avaliados durante a investigação de risco de arritmias cardíacas em pacientes diagnosticados com cardiomiopatia dilatada do Hospital Universitário da UFJF. Além disso, a equipe buscará desenvolver novos softwares e formar pessoal qualificado na área de medicina de precisão, gerando conhecimento e tecnologia para facilitar a personalização de modelos computacionais aplicados à saúde, visando melhorar o atendimento à saúde da população.