10 Minute
Riscurile vizuale în zborul spațial și un nou instrument predictiv
Călătoria în spațiu impune numeroase provocări fiziologice, iar ochii se numără printre cele mai sensibile organe la expunerea prelungită la microgravitație. O afecțiune cunoscută sub denumirea de sindrom neuro-oftalmologic asociat zborului spațial (SANS) determină modificări progresive ale vederii la o parte semnificativă a astronauților care au efectuat misiuni îndelungate. Simptomele pot varia de la estompare ușoară a vederii și modificări refractive, până la alterări ale câmpului vizual sau modificări structurale ale nervului optic și ale retinei. În timp ce unele deficite vizuale tind să se amelioreze după revenirea pe Pământ, altele pot persista luni sau ani, influențând calitatea vieții și capacitatea operațională a membrilor echipajului. De aceea, identificarea timpurie a persoanelor predispuse la SANS este esențială pentru planificarea sigură a misiunilor pe termen lung, inclusiv pentru explorarea Lunii și a lui Marte.
Un grup de cercetători de la Universitatea din California, San Diego (UC San Diego) a propus o metodă de screening bazată pe inteligență artificială (AI) care anticipează care astronauți sunt probabil să dezvolte SANS chiar înainte de lansare. Modelul analizează imagini oftalmologice preflight pentru a detecta tipare structurale subtile asociate ulterior cu modificări ale vederii — tipare care până acum erau observate în principal după expunerea la microgravitație. Abordarea are potențialul de a transforma modul în care echipele medicale spațiale evaluează riscul vizual, permițând strategii preventive personalizate, monitorizare mai intensă pentru persoanele la risc și opțiuni de selecție a echipajului bazate pe dovezi.
Proiectul studiului, datele și abordarea AI
Investigatoii au antrenat un model de deep learning pe un set de date restrâns, dar atent cenzurat, constând din scanări oculare volumetrice. Cum numărul efectiv de scanări realizate de astronauți este limitat, echipa a completat baza de date cu imagini obținute în simulări terestre de microgravitație (de exemplu, repaus la pat cu capul înclinat în jos — head-down tilt — și alte condiții care reproduc redistribuirea fluidelor), precum și cu examene clinice oftalmologice ale persoanelor care nu au zburat în spațiu. Pentru a mări numărul de exemple de antrenament, fiecare scan volumetric a fost împărțit în mii de felii bidimensionale, ceea ce a permis rețelei neuronale să învețe caracteristici fine la nivelul diferitelor straturi retiniene, cum ar fi stratul de fibre nervoase retiniene (RNFL), epiteliul pigmentar retinian (RPE) și structurile peri-papilare.
Antrenamentul a fost realizat pe un supercomputer de înaltă performanță al UC San Diego, folosind tehnici moderne de augmentare a datelor și strategii de validare încrucișată pentru a controla suprainstruirea (overfitting) într-un context cu număr limitat de pacienți. Arhitectura modelului a combinat, probabil, rețele convoluționale 2D aplicate pe secțiunile extrase din volum, eventual cu componente care să recupereze contextul spațial 3D, astfel încât semnalele subtile distribuite pe straturile retinei să fie captate eficient. Modelul a învățat să asocieze modificări subtile ale anatomiei retiniene — inclusiv alterări ale grosimii RNFL, modificări ale conturului discului optic și anomalii la nivelul RPE — cu diagnosticul de SANS în etapele ulterioare. Validarea pe scanări preflight reținute a indicat o acuratețe predictivă de aproximativ 82%, demonstrând că imaginile efectuate înainte de lansare conțin biomarkeri detectabili ai susceptibilității la pierderea vederii induse de microgravitație.
Pe lângă descrierea fluxului de lucru tehnic, autorii au subliniat importanța etapei de preprocesare — normalizarea intensității, corecția arhitecturală a contrastului și alinierea volume-lor — factorii care pot îmbunătăți robustetea caracteristicilor extrase de rețea. De asemenea, au luat în calcul posibile artefacte cauzate de variabilitatea aparatelor de imagistică (de exemplu, diferite modele de OCT), motiv pentru care standardizarea protocoalelor de achiziție este critică pentru a obține modele generalizabile. În final, echipa a folosit strategii statistice pentru a estima intervale de încredere și metrici adiționale (sensibilitate, specificitate, AUC ROC) pentru a oferi o imagine mai completă a performanței predictive.
Principalele descoperiri și implicații științifice
Modelul AI a evidențiat tipare aproape identice de modificări în ochii expuși la zborul spațial real și în cei supuși analogilor terestri de microgravitație, ceea ce sugerează mecanisme fiziologice comune. Această observație susține utilizarea simulărilor de la sol pentru studii de sănătate spațială și pentru perfecționarea protocoalelor de screening înaintea misiunilor. În termeni practici, dacă schimbările observate în simulare reproduc fidel fenotipul SANS, cercetătorii și clinicienii pot testa intervenții și pot rafina instrumentele de monitorizare fără a fi nevoie de mii de ore de zbor orbital costisitor.
Din perspectiva fiziopatologică, regiuni retiniene identificate de model ca având cea mai mare influență în clasificare indică posibile procese implicate în declinul vizual. Aceste regiuni vizează frecvent zone asociate cu schimbări ale distribuției de fluide (de exemplu, îngroșare choroidală, edem peripapilar), modificări ale presiunii intracraniene (care se pot transmite la nivelul nervului optic) și remodelare structurală a retinei și a stratului pigmentat. Aceste observatii pun accentul pe un mecanism multifactorial în care componente vasculare, presionale și structurale contribuie împreună la fenotipul clinic SANS. În termeni de cercetare, aceasta deschide căi pentru studii mecanistice care să investigheze rolul presiunii intracraniene, redistribuirii venose ce apare în microgravitație și potențialele modificări ale drenajului lichidului cefalorahidian în contextul zborului spațial.
În ceea ce privește contramăsurile, înțelegerea mecanismelor permite dezvoltarea unor strategii țintite: monitorizare îmbunătățită în timpul misiunii prin dispozitive portabile sau echipamente imagistice miniaturizate (de ex. OCT în bord), dispozitive optice adaptative pentru corectarea temporară a refracției, intervenții fiziologice precum presiunea negativă aplicată părții inferioare a corpului (lower-body negative pressure) pentru a contracara redistribuirea fluidelor, sau programe de exerciții optimizate care să limiteze efectele asupra haemodinamicii craniene. În plus, identificarea timpurie a celor mai susceptibili ar putea conduce la selecția unor echipaje cu risc mai mic sau la implementarea unor protocoale preventive personalizate înainte de lansare.
Autorii recunosc însă că, deși rezultatele sunt promițătoare, sistemul nu este încă aprobat pentru utilizare operațională. Urmează studii clinice prospective și validări în condiții de misiune pentru a evalua performanța modelului în scenarii reale și pentru a determina modul în care predicțiile pot fi integrate într-un lanț de decizie medicală. Totodată, validarea externă pe seturi de date independente, diversificarea populațiilor studiate și testarea performanței în prezența comorbidităților sunt pași necesari pentru a transforma prototipul într-un instrument fiabil pentru sănătatea astronauților.
Mai mult decât o simplă predicție, modelul aduce claritate asupra potențialelor trasee physiopatologice ale SANS prin localizarea caracteristicilor retiniene cu cea mai mare contribuție la clasificare. Aceste hărți de importanță pot ghida experimentele viitoare, de exemplu prin direcționarea analizelor histologice sau imagistice suplimentare asupra zonelor semnalate. În ceea ce privește aplicațiile clinice, combinația dintre screening-ul preflight și monitorizarea în zbor ar putea crea un flux de lucru preventiv: detectare timpurie, intervenție preventivă, urmărire riguroasă în timpul misiunii și re-evaluare post-misiune pentru a cuantifica recuperarea sau persistența modificărilor.
Context larg și pași următori
SANS este doar unul dintre riscurile medicale asociate cu perioadele îndelungate petrecute în condiții de greutate redusă; alte probleme importante includ pierderea masei osoase și riscul crescut de fracturi, decondiționarea cardiovasculară, modificări neurocognitive și efecte asupra sistemului imunitar. Abordarea riscurilor medicale în zborul spațial necesită o strategie integrată care să combine predicții bazate pe date, monitorizare fiziologică continuă, controale experimentale pe Pământ și dezvoltarea de contramăsuri eficiente. Pentru a îmbunătăți robustețea și generalizabilitatea modelului AI dezvoltat, sunt necesare mai multe scanări de la astronauți, imagistică multimodală (de ex. OCT-Angiography, imagistică cu rezoluție mai înaltă, RMN pentru evaluarea volumului intracranian) și urmărire longitudinală post-misiune pentru a înțelege dinamica schimbărilor în timp.
Un pas important va fi consolidarea colaborărilor între agențiile spațiale, centrele clinice și industria imagistică pentru a crea baze de date standardizate și reprezentative. Modele de tip federated learning pot permite antrenarea algoritmilor pe seturi de date distribuite, păstrând confidențialitatea datelor și depășind barierele de partajare directă. De asemenea, este esențială stabilirea unor protocoale de achiziție imagistică uniforme și a unor criterii clinice comune pentru definirea cazurilor SANS, astfel încât predicțiile AI să fie comparabile și replicabile între centre.
În viitor, integrarea predicțiilor AI cu monitorizarea fiziologică în timp real (de exemplu, senzori de presiune intracraniană noninvazivi, măsurători hemodinamice, telemetrie oculară) și cu rezultatele studiilor de contramăsuri ar putea conduce la protocoale adaptive: dacă modelul prezice risc ridicat pentru un anumit astronaut, echipa medicală ar putea activa contramăsuri specifice în mod proactiv, monitorizând efectul acestora asupra biomarkerilor vizuali și asupra simptomatologiei. În plus, încadrările regulatorii vor trebui abordate: validarea clinică, aprobările pentru utilizare operatională și definirea responsabilităților în deciziile medicale asistate de AI sunt aspecte care vor modela adoptarea practică a acestor tehnologii.
Concluzie
Analiza bazată pe AI a scanărilor oculare efectuate înainte de lansare reprezintă o abordare promițătoare pentru a prezice cine este cel mai probabil să experimenteze deteriorări ale vederii legate de zborul spațial. Prin identificarea biomarkerilor structurali preexistenti care semnalează vulnerabilitate, această tehnologie poate aduce valoare adăugată planificării sănătății astronauților: screening predictiv, strategii preventive personalizate, selecție informată a echipajelor și monitorizare adaptivă. Cu o colectare continuă de date, rafinare a modelelor și validare prospectivă în condiții operaționale, screening-ul predictiv ar putea deveni o componentă practică și esențială a sănătății spațiale pentru generația următoare de misiuni de durată lungă. În final, protejarea vederii în călătoriile interplanetare nu este doar o provocare tehnică și științifică, ci și un element critic al siguranței și succesului misiunilor umane în spațiul îndepărtat.
Sursa: sciencealert
Comentarii