Vindecarea deficitară a rănilor este o problemă semnificativă de sănătate la nivel global, mai ales în zonele unde accesul la îngrijire medicală promptă este limitat. Pentru a aborda această provocare, cercetătorii de la Universitatea din California, Santa Cruz, împreună cu colaboratori de la UC Davis, au creat o platformă portabilă și wireless numită a‑Heal, care funcționează continuu și adaptiv pentru a sprijini fiecare etapă a procesului de vindecare.
Pe măsură ce o rană se vindecă, aceasta trece prin mai multe etape: coagulare pentru a opri sângerarea, răspunsul sistemului imunitar, formarea de cruste și cicatrici. Sistemul a‑Heal își propune să optimizeze fiecare dintre aceste etape. Folosind o cameră minusculă și inteligență artificială, dispozitivul poate detecta stadiul vindecării și aplica un tratament — fie sub formă de medicamente, fie prin câmp electric — adaptat nevoilor pacientului.
Dispozitivul portabil, fără fir, ar putea extinde accesul la terapie chiar și pentru pacienții din zone îndepărtate sau cu mobilitate redusă. În studiile preclinice prezentate în revista npj Biomedical Innovations, s‑a observat că a‑Heal accelerează procesul de vindecare în mod eficient.
Proiectare și funcționare
Echipa de cercetare, coordonată de Marco Rolandi, Marcella Gomez și Mircea Teodorescu, a implementat un sistem integrat de imagistică, inteligență artificială și actuatoare bioelectronice. Proiectarea combină cele trei componente într‑un dispozitiv care funcționează ca un „sistem cu buclă închisă” — una dintre primele de acest fel create pentru vindecarea rănilor.
„Sistemul nostru preia toate indiciile de la organism și, prin intervenții externe, optimizează progresul vindecării”, a declarat Rolandi.
Camera integrată, dezvoltată de Teodorescu, efectuează fotografii ale rănii la fiecare două ore. Aceste imagini sunt procesate de un model ML conceput de Gomez, denumit „medicul cu inteligență artificială”, care rulează pe un sistem local.
„Este practic un microscop într-un bandaj”, a spus Teodorescu. „Imaginile individuale spun puțin, dar, în timp, imagistica continuă permite inteligenței artificiale să identifice tendințe, stadii de vindecare a rănilor, să semnaleze probleme și să sugereze tratamente.”
Algoritmul ML diagnostică plaga comparând imaginea curentă cu traiectoria normală de vindecare și, dacă se constată o întârziere, aplică un tratament — fie prin administrarea bioelectronică de medicamente, fie prin câmp electric care stimulează migrația celulară.
Tratamentul utilizat include fluoxetina, un inhibitor selectiv al recaptării serotoninei, care reduce inflamația și stimulează închiderea țesutului. Doza este determinată pe baza studiilor preclinice ale grupului Isseroff de la UC Davis și este administrată prin actuatoare bioelectronice. Câmpurile electrice optimizează vindecarea, pe baza lucrărilor anterioare ale lui Min Zhao și Roslyn Rivkah Isseroff.
Modelul AI ajustează continuu dozele de medicament și intensitatea câmpului electric luând decizii iterative:
„Nu este suficient să ai doar imaginea, trebuie să o procesezi și să o pui în context. Apoi, poți aplica controlul prin feedback”, a spus Gomez.
Rezultate preclinice și perspective
În studii pe modele porcine, a‑Heal a demonstrat eficacitate: plăgile tratate au urmat o traiectorie de vindecare cu aproximativ 25% mai rapidă decât tratamentele standard. În timpul tratamentului, porcii purtau dispozitivele, iar imaginile erau capturate la fiecare două ore. Protocolul a durat 7 zile în buclă închisă pentru terapia activă, urmat de metode convenționale de vindecare. Dispozitivul a fost atașat pe plăgi de 20 mm, iar animalele au putut să se miște liber.
Deși s‑au observat defectiuni în perioade extinse, în special din cauza mișcării animalelor și rostogolirii în mediu noroios, cercetătorii subliniază că nu există obstacole tehnice fundamentale pentru aplicarea tratamentului pe perioade mai lungi, în special cu variante mai mici sau flexibile ale dispozitivului.
Biocompatibilitatea dispozitivului a fost confirmată înainte de aplicarea pe animale. În fiecare experiment au fost utilizate 2 răni tratate și 4 răni‑control, iar datele au fost comparate pentru a demonstra eficacitatea sistemului. Dispozitivul a efectuat imagistica în timp real, iar tratamentul a fost ajustat dinamic de algoritmul ML.
Concluzie
Platforma a‑Heal reprezintă o inovație majoră în domeniul terapiilor pentru răni, oferind o abordare personalizată, adaptivă și complet integrată: monitorizare continuă, tratare automată și intervenție umană posibilă. Această soluție are potențialul de a îmbunătăți tratamentul plăgilor acute, cronice sau stagnante, reducând complicațiile și accelerând recuperarea, cu un efect deosebit pentru pacienții din zone izolate sau cu mobilitate redusă.
