Estudo inédito para identificar carótidas que têm maior risco de causar um AVC

O acidente vascular cerebral (AVC) é uma das principais causas de morte e incapacidade no Brasil. Ele ocorre quando o fluxo de sangue para o cérebro é interrompido, em 20% das vezes por um coágulo que se desprende de uma placa de gordura na artéria carótida. Com foco na inovação e na pesquisa clínica como avanço da medicina, um novo estudo conduzido no Hospital Moinhos de Vento aponta uma mudança importante na forma de prevenir e tratar o AVC.

Com uso de inteligência artificial e angiotomografia computadorizada (angio-TC), pesquisadores buscam identificar quais placas de gordura nas artérias do pescoço, as carótidas, têm maior risco de se romper e causar um AVC. Até pouco tempo, o risco era avaliado apenas pelo grau de entupimento da artéria. Agora, o foco passa a ser a composição da placa — se ela é mais "macia" (rica em gordura) ou mais "dura" (com predomínio de tecido fibroso ou cálcio).

O projeto de pesquisa teve início em janeiro de 2025 e visa analisar cerca de 100 pacientes que realizaram angiotomografia por suspeita de AVC. As imagens estão sendo reprocessadas com o módulo CT Plaque Analysis, e os resultados finais devem ser apresentados no primeiro semestre de 2026. Além de avaliar a composição das placas, o grupo analisa a relação entre o volume de gordura e o de tecido fibroso, criando um índice de vulnerabilidade que pode prever o risco de embolização cerebral.

Durante a pesquisa, pela primeira vez, a imagem gerada pela IA foi usada para escolher o tipo de stent implantado durante o procedimento. Os achados foram confirmados em tempo real por ultrassom intravascular (IVUS), um exame feito dentro da artéria que permite enxergar a parede do vaso por dentro, comprovando a precisão da análise automatizada. "Nem sempre a artéria mais estreita é a mais perigosa. Às vezes, uma placa menor, mas instável, pode se romper e causar um AVC", explica o cirurgião vascular, Alexandre Araújo Pereira, idealizador do estudo.

Os pesquisadores usaram um software de análise de imagem desenvolvido pela Siemens Healthineers, que aplica algoritmos de IA para identificar automaticamente o tipo de tecido dentro da placa — gordura, fibra ou cálcio — com base nos diferentes tons captados pela tomografia. O sistema gera uma imagem colorida e tridimensional da artéria, destacando as áreas de maior vulnerabilidade, que são analisadas pela residente em radiologia Gabriela Carboni e pelo chefe do Serviço de Radiologia do Hospital Moinhos de Vento, Henrique Guerra. A ideia do estudo é inicialmente descrever a característica das placas para que futuramente o protocolo possa ser usado na prática clínica.

Em um estudo piloto derivado do principal, os dados gerados pelo software foram utilizados para escolher o tipo ideal de stent para um paciente de 72 anos que havia sofrido um AVC recente. O algoritmo que analisa milhares de características da placa não visíveis a olho nu, potencialmente escolhendo o modelo e a estrutura mais adequados de acordo com o comportamento previsto da placa. Durante o procedimento, o uso do IVUS confirmou a correspondência entre o que a IA havia identificado e o que se observava na realidade da artéria, validando o método de forma inédita.

As análises preliminares sugerem que placas com maior proporção de núcleo lipídico e superfície irregular estão fortemente associadas à instabilidade. A novidade está em transformar essas informações em ferramentas práticas de decisão clínica — tanto para indicar o tratamento quanto para definir como ele será feito.

"É um passo além da previsão de risco. Agora conseguimos usar a própria imagem gerada pela IA para guiar a estratégia terapêutica, personalizando o tratamento para cada paciente", destaca Pereira. Com essa tecnologia, será possível prever o risco de AVC antes que ele aconteça e, quando o tratamento for necessário, escolher o dispositivo mais seguro para cada tipo de placa.

Segundo o coordenador do estudo, na prática, isso significa menos complicações, menos embolizações cerebrais durante os procedimentos e tratamentos mais direcionados. "O uso combinado de IA e ultrassom intravascular representa um novo paradigma na medicina vascular, unindo diagnóstico avançado e personalização terapêutica em um mesmo fluxo de cuidado", complementa o pesquisador.

Para a chefe do Serviço de Neurologia e Neurocirurgia do Hospital Moinhos de Vento, Sheila Martins, este tipo de pesquisa mostra o poder da integração entre tecnologia e a pesquisa clínica. "Ao usarmos a inteligência artificial para entender melhor o comportamento das placas nas carótidas, que podem causar AVCs graves, conseguimos prever e evitar o acidente antes que ele aconteça. É um exemplo concreto de como a inovação pode transformar a prevenção e o tratamento", finaliza.