Algoritmo nuevo de aprendizaje automático podría ayudar a los neumólogos a optimizar el tratamiento con los ventiladores para la COVID-19

Los investigadores, utilizando algunas de las mismas técnicas de modelado y experimentales de la misión de armas nucleares del Laboratorio, trabajaron para descubrir los principios científicos y de ingeniería subyacentes detrás de este proceso y desarrollaron un algoritmo preliminar de aprendizaje automático que, algún día, podría ayudar a los médicos pulmonares a tratar a los pacientes con COVID-19 usando la VPI. La VPI se usa junto con la ventilación tradicional para administrar pulsos rápidos de aerosol, depositando medicamentos y abriendo potencialmente las vías respiratorias obstruidas en el pulmón. Los investigadores fusionaron enfoques numéricos y experimentales para desarrollar un modelo predictivo del comportamiento pulmonar en estas condiciones.

El pulmón es un sistema muy complejo, por lo que el Laboratorio utiliza medidas acústicas, modelos de dinámica de fluidos computacionales, modelos de interacción estructuras-fluido y técnicas ópticas para modelar el proceso respiratorio y observar el flujo de aerosoles y la ruptura del moco. Esto es especialmente desafiante debido a las geometrías complejas en la estructura pulmonar, las condiciones de contorno multifacéticas en el pulmón profundo y el comportamiento no lineal de los fluidos viscosos en el pulmón. El estudio requiere un análisis de cómo responde el pulmón a la energía cinética de presiones variables, flujos de rotación y tensiones puras en las paredes pulmonares.

Para informar los modelos matemáticos, el equipo de investigación diseñó, construyó y probó varios dispositivos experimentales, incluido un “colector de distribución de gas” impreso en 3D que imita las estructuras de la tráquea y las ramas bronquiales de los pulmones. Utilizaron sensores para medir la presión, la velocidad, la temperatura y la humedad, junto con un analizador de gases para medir la presión y el volumen, sensores ópticos para detectar la densidad del aerosol y espectrómetros para observar la distribución del tamaño de las partículas. También utilizaron tejido pulmonar extraído de cadáveres de ovejas y aerosoles teñidos para rastrear la deposición de aerosoles con la VPI durante un proceso asistido por ventilación. El algoritmo preliminar de aprendizaje automático une todas las variables, con la esperanza de crear, eventualmente, una herramienta rápida y específica para el paciente con el fin de estimar la configuración adecuada del ventilador y de la VPI para un paciente en particular antes de que comience la ventilación, respondiendo y optimizando el tratamiento para cada paciente.

“Las personas que han contraído el virus SARS-Cov2 pueden desarrollar dificultad respiratoria en la que sus pulmones se llenan de moco como respuesta a la infección viral. A medida que los pulmones se llenan de moco, la persona puede necesitar, finalmente, ventilación mecánica”, dijo John Bernardin, director investigador del proyecto en el grupo de Ingeniería Mecánica y Térmica del Laboratorio. “Este proyecto investiga cómo las pulsaciones con VPI de aerosoles finos pueden ayudar a eliminar el moco de los pulmones de los pacientes, ayudarlo a respirar mientras está conectado a un ventilador y, en última instancia, ayudarlo a recuperarse de la enfermedad”.

“Hemos aprendido que la humedad tiene un fuerte efecto sobre la concentración de aerosoles”, explicó Bernardin. “Los efectos de la dilución en el pulmón son menos evidentes con mayor humedad, pero más pronunciados con mayor caudal volumétrico, y la penetración del aerosol es mucho mejor durante la inhalación. También descubrimos nuevas dinámicas mecánicas y mecánica de fluidos (con patente pendiente) que pueden mejorar aún más el transporte de aerosoles y la eliminación de moco”.

“Las herramientas de experimentación y modelado numérico necesarias para estudiar la VPI son algunas de las mismas que usamos para diseñar y probar sistemas de armas, dispositivos de seguridad global y hardware de recolección de energía”, agregó Bernardin. “A través del desarrollo de nuevas herramientas para combatir la COVID-19, demostramos, de primera mano, cómo el personal y el equipo de nuestro laboratorio nacional se pueden adaptar y superar rápidamente con el fin de resolver un problema complejo que amenaza nuestra misma forma de vida”.

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Laboratorio Nacional de Los Álamos