A placenta é um dos órgãos mais vitais quando uma mulher está grávida. Se não estiver funcionando corretamente, as consequências podem ser terríveis:as crianças podem apresentar retardo de crescimento e distúrbios neurológicos, e suas mães correm maior risco de doenças do sangue, como pré-eclâmpsia, que pode prejudicar a função renal e hepática.

Infelizmente, avaliar a saúde da placenta é difícil devido às informações limitadas que podem ser obtidas a partir de imagens. Os ultrassons tradicionais são baratos, portátil, e fácil de executar, mas nem sempre conseguem capturar detalhes suficientes. Isso estimulou os pesquisadores a explorar o potencial da ressonância magnética (MRI). Mesmo com ressonâncias magnéticas, no entanto, a superfície curva do útero torna as imagens difíceis de interpretar.

Este problema chamou a atenção de uma equipe de pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT (CSAIL), que se perguntou se a forma enrugada da placenta poderia ser achatada usando alguma geometria sofisticada.

No mês que vem, eles publicarão um artigo mostrando que sim. Seu novo algoritmo desdobra imagens de exames de ressonância magnética para melhor visualizar o órgão. Por exemplo, suas imagens mostram mais claramente os "cotilédones, "Estruturas circulares que permitem a troca de nutrientes entre a mãe e seu filho ou filhos em desenvolvimento. Ser capaz de visualizar tais estruturas poderia permitir aos médicos diagnosticar e tratar problemas da placenta muito mais cedo na gravidez.

“A ideia é desdobrar a imagem da placenta enquanto ela está no corpo, para que pareça semelhante a como os médicos estão acostumados a vê-lo após o parto, "diz o estudante de doutorado Mazdak Abulnaga, autor principal do novo artigo com os professores do MIT, Justin Solomon e Polina Golland. "Embora este seja apenas o primeiro passo, achamos que uma abordagem como essa tem potencial para se tornar um método de imagem padrão para radiologistas. "

Golland diz que o algoritmo também pode ser usado em pesquisas clínicas para encontrar biomarcadores específicos associados a problemas de saúde placentária. Essa pesquisa pode ajudar os radiologistas a economizar tempo e localizar áreas problemáticas com mais precisão, sem ter que examinar muitos cortes diferentes da placenta.

Chris Kroenke, professor associado da Oregon Health and Science University, afirma que o projeto abre muitas novas possibilidades para o monitoramento da saúde placentária.

"Os processos biológicos subjacentes à padronização dos cotilédones não são completamente compreendidos, nem se sabe se um padrão padrão deve ser esperado para uma determinada população, "diz Kroenke, que não estava envolvido no jornal. "As ferramentas fornecidas por este trabalho certamente ajudarão os pesquisadores a resolver essas questões no futuro."

Abulnaga, Salomão, e Golland co-escreveu o artigo com o ex-pós-doutorado do CSAIL Mikhail Bessmeltsev e seus colaboradores, Esra Abaci Turk e P. Ellen Grant do Hospital Infantil de Boston (BCH). Grant é o diretor do Centro de Ciências do Desenvolvimento e Neuroimagem Fetal-Neonatal do BCH, e professor de radiologia e pediatria na Harvard Medical School. A equipe também trabalhou em estreita colaboração com colaboradores no Massachusetts General Hospital (MGH) e com o professor do MIT Elfar Adalsteinsson.

O artigo será apresentado em 14 de outubro em Shenzhen, China, na Conferência Internacional sobre Computação de Imagens Médicas e Intervenção Assistida por Computador.

O algoritmo da equipe primeiro modela a forma da placenta, subdividindo-a em milhares de pequenas pirâmides, ou tetraedros. Isso serve como uma representação eficiente para os computadores realizarem operações para manipular a forma. O algoritmo então organiza essas pirâmides em um modelo que se assemelha à forma achatada que uma placenta mantém quando está fora do corpo. (O algoritmo faz isso basicamente movendo os cantos das pirâmides na superfície da placenta para coincidir com os dois planos paralelos do modelo e deixando o resto preencher a nova forma.)

O modelo deve fazer uma troca entre as pirâmides combinando com a forma do modelo e minimizando a quantidade de distorção. A equipe mostrou que o sistema pode finalmente atingir precisão na escala de menos de um voxel (um pixel 3-D).

O projeto está longe de ser o primeiro com o objetivo de melhorar as imagens médicas através da manipulação de tais imagens. Tem havido esforços recentes para desdobrar scans de costelas, e os pesquisadores também passaram muitos anos desenvolvendo maneiras de nivelar imagens do córtex cerebral para melhor visualizar as áreas entre as dobras.

Enquanto isso, o trabalho envolvendo o útero é muito mais recente. Abordagens anteriores para este problema focavam em achatar diferentes camadas da placenta separadamente. A equipe diz que eles acham que o novo método volumétrico resulta em mais consistência e menos distorção porque mapeia toda a placenta 3-D de uma só vez, permitindo modelar mais de perto o processo de desdobramento físico.

"O trabalho da equipe fornece uma ferramenta muito elegante para resolver o problema da forma irregular da placenta ser difícil de visualizar, "diz Kroenke.

Como uma próxima etapa, a equipe espera trabalhar com o MGH e o BCH para comparar diretamente as imagens intra-uterinas com as da mesma placenta pós-nascimento. Como a placenta perde fluido e muda de forma durante o processo de nascimento, isso exigirá o uso de uma câmara especial projetada por MGH e BCH, onde os pesquisadores podem colocar a placenta diretamente após o nascimento.

O código-fonte do projeto está disponível no github.

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisas do MIT, inovação e ensino.