É notoriamente difícil para os médicos identificar uma ferida que está infeccionando. Os sinais e sintomas clínicos são imprecisos e os métodos de identificação de bactérias podem ser demorados e inacessíveis, pelo que o diagnóstico pode ser subjetivo e dependente da experiência do médico. Mas a infecção pode retardar a cura ou espalhar-se pelo corpo se não for tratada rapidamente, colocando a saúde do paciente em grave perigo. Uma equipa internacional de cientistas e médicos pensa ter a solução: um dispositivo executado a partir de uma aplicação para smartphone ou tablet, que permite imagens avançadas de uma ferida para identificar uma infecção.

“O tratamento de feridas é uma das ameaças mais caras e negligenciadas aos pacientes e ao nosso sistema de saúde em geral”, disse Robert Fraser, da Western University e da Swift Medical Inc., autor correspondente do estudo publicado na Frontiers in Medicine . “Os médicos precisam de melhores ferramentas e dados para melhor atender seus pacientes que sofrem desnecessariamente”.

Os cientistas desenvolveram um dispositivo chamado Swift Ray 1, que pode ser acoplado a um smartphone e conectado ao software Swift Skin and Wound. Isso pode tirar fotografias de nível médico, imagens de termografia infravermelha (que medem o calor corporal) e imagens de fluorescência bacteriana (que revelam bactérias usando luz violeta).

Nenhuma dessas imagens seria suficiente para identificar a infecção por si só. A inspeção clínica tem baixa precisão, assim como a termografia que mede as mudanças de calor causadas por inflamação e infecção. A fluorescência bacteriana só pode observar a superfície de uma ferida, que está naturalmente contaminada com bactérias, portanto, são necessários métodos adicionais para diferenciar entre contaminação e uma ferida infectada.

“A pesquisa demonstrou que a imagem bacteriana ajuda a orientar o trabalho dos médicos para remover tecidos inviáveis, mas não consegue identificar a infecção por si só”, explicou o Dr. Jose Ramirez-Garcia Luna do Centro de Saúde da Universidade McGill, primeiro autor do estudo. "A termografia fornece informações sobre as alterações inflamatórias e circulatórias que ocorrem sob a pele."

Os cientistas procuraram combinar essas modalidades para chegar a um método que não precisasse de vários dispositivos caros, superasse as fraquezas de cada método de imagem e pudesse fornecer uma medida objetiva da cicatrização de feridas.

Para testar o dispositivo, eles recrutaram 66 pacientes feridos. Suas feridas não apresentavam sinais de propagação da infecção, não continham corpos estranhos e não haviam sido tratadas anteriormente com antibióticos ou fatores de crescimento. As feridas dos pacientes foram descobertas, limpas e secas antes da imagem e depois tratadas como de costume.

As imagens foram revisadas por um pesquisador que não estava presente no processo de tratamento da ferida. Quatro padrões foram identificados.

As feridas onde a ferida não estava mais quente do que a pele saudável e não havia fluorescência bacteriana presente foram consideradas "não inflamadas", enquanto as feridas ligeiramente mais quentes do que a pele saudável e não tinham ou tinham pouca fluorescência bacteriana foram consideradas "inflamadas". Os dois últimos padrões – feridas substancialmente mais quentes, com ou sem fluorescência bacteriana – foram ambos designados como “infectados”, porque todos os médicos que examinaram estas feridas as consideraram infectadas.

Das 66 feridas, 20 foram consideradas não inflamadas, 26 estavam inflamadas e 20 estavam infectadas.

Os pesquisadores realizaram análises de componentes principais e usaram um algoritmo chamado agrupamento de k-vizinhos mais próximos para ver se um modelo de aprendizado de máquina poderia identificar com precisão essas diferentes categorias de feridas. Eles descobriram que o modelo poderia identificar todos os três muito bem, com uma precisão geral de 74%. Ao diferenciar entre feridas infectadas e não infectadas, o modelo identificou corretamente 100% das feridas infectadas e 91% das feridas não infectadas .

Os pesquisadores ressaltaram que as imagens devem ser sempre consideradas no seu contexto médico. Por exemplo, uma ferida fria o suficiente para ser categorizada como não inflamada pode ter um suprimento sanguíneo limitado, comprometendo a cicatrização.

Mas como o Swift Ray 1 combinado com o software Swift Skin and Wound permite aos médicos combinar múltiplas modalidades de identificação de infecções, aumenta as ferramentas disponíveis sem exigir o uso de vários dispositivos caros. No futuro, poderá tornar possível garantir um diagnóstico rápido e preciso para cada paciente ferido e permitir avaliações de telemedicina mais eficazes.

“Este foi um estudo piloto e estudos de acompanhamento estão planejados”, advertiu Fraser. “No futuro, será necessário validar populações de pacientes com mais tipos de feridas”.

Mais informações: Minha ferida está infectada? Um estudo sobre o uso de imagens hiperespectrais para avaliar o status infeccioso de uma ferida, Frontiers in Medicine (2023). DOI: 10.3389/fmed.2023.1165281