O sistema, desenvolvido por pesquisadores da Johns Hopkins University e descrito em um estudo publicado na revista científica “Science Robotics”, foi testado com sucesso em olhos de porcos e representa um avanço importante na automação de microcirurgias oculares.
A técnica estudada busca tratar a oclusão da veia da retina, condição que pode levar a complicações graves, como edema macular e cegueira. Hoje, o tratamento padrão envolve injeções frequentes de medicamentos dentro do olho, o que é um processo caro e de risco.
A alternativa analisada no estudo é a canulação direta da veia, com injeção de anticoagulantes no local do coágulo. O desafio está no tamanho: as veias da retina têm cerca de 100 a 250 micrômetros, menores que um fio de cabelo humano.
Para enfrentar esse problema, os pesquisadores criaram um sistema autônomo acoplado a um robô cirúrgico chamado Steady-Hand Eye Robot (SHER). O robô usa imagens de microscopia e tomografia OCT para localizar a veia, encostar na parede do vaso, perfurá-lo e retirar a agulha com precisão milimétrica.
Segundo os autores, “o sistema elimina limitações humanas como tremores e dificuldade de percepção de profundidade”.
Nos testes com 20 olhos de porcos fixos, o robô teve 90% de sucesso. Em outros 6 olhos submetidos a movimentos simulando a respiração, a taxa foi de 83%. Em ambos os casos, o critério de sucesso foi a entrada correta do líquido na veia, confirmada por imagem.
Apesar dos números expressivos, os próprios pesquisadores reforçam que o estudo ainda está longe da aplicação clínica. “Este trabalho representa um passo inicial rumo à tradução clínica, mas novos testes em animais vivos e humanos são necessários”, escrevem os autores.
O estudo foi experimental e observacional, conduzido exclusivamente em olhos de porcos mortos. O sistema combinou três redes neurais treinadas para orientar o movimento da agulha, detectar contato com a veia e confirmar a perfuração correta. O robô operou de forma autônoma após a seleção do alvo pelo operador humano.
Entre os pontos fortes estão o alto nível de automação, o uso de imagens em tempo real e a simulação de movimentos fisiológicos. Já as principais limitações incluem a ausência de circulação sanguínea real, o pequeno número de testes e o fato de não envolver pacientes humanos.
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