Um software de inteligência artificial foi desenvolvido para aprimorar tratamentos médicos que utilizam plasma atmosférico frio (PAC), um jato de gás eletrificado. O software, desenvolvido por pesquisadores da Princeton Collaborative Low-Temperature Plasma Research Facility (PCRF), combina aprendizado de máquina e física para prever a composição química das emissões de PAC. Essa inovação tem implicações significativas para o tratamento do câncer, a promoção do crescimento de tecidos e a esterilização de superfícies.
Previsão das emissões da PAC com IA
O software, conhecido como rede neural informada pela física (PINN, na sigla em inglês), aprendeu a prever a diversidade de substâncias químicas emitidas pelos jatos do CAP. Ele conseguiu isso analisando dados coletados durante experimentos no mundo real e integrando os princípios fundamentais da física. Essa aplicação inovadora de IA, denominada aprendizado de máquina, permite que o sistema aprimore continuamente suas previsões com base nas informações fornecidas.
Plasma atmosférico frio: uma ferramenta multifacetada
O plasma atmosférico frio (CAP) tem sido empregado em diversas aplicações médicas, incluindo a erradicação de células cancerígenas, a cicatrização de feridas e a eliminação de bactérias em superfícies de alimentos. No entanto, os mecanismos precisos por trás desses efeitos ainda não foram totalmente compreendidos pelos cientistas.
Segundo Yevgeny Raitses, físico pesquisador principal do Laboratório de Física de Plasma de Princeton (PPPL) do Departamento de Energia dos EUA, o software baseado em inteligência artificial representa um passo significativo para a compreensão de como e por que os jatos CAP funcionam. Essa nova compreensão pode levar a uma utilização mais refinada e eficaz da tecnologia CAP em tratamentos médicos.
Um esforço colaborativo
O projeto foi um esforço colaborativo entre pesquisadores do PPPL e da Universidade George Washington (GWU), sob a égide da Instalação Colaborativa de Pesquisa de Plasma de Baixa Temperatura de Princeton. O PPPL, renomado por seu trabalho pioneiro em pesquisa de plasma, expandiu sua missão para incorporar aplicações de IA em áreas como medicina e manufatura.
Sophia Gershman, engenheira de pesquisa líder do PPPL, enfatizou a dificuldade em determinar com precisão a composição química dos jatos de plasma atmosférico frio (CAP) devido à necessidade de considerar interações em uma escala de tempo de nanossegundos. O aprendizado de máquina oferece uma solução para essa complexidade, permitindo cálculos precisos que antes eram praticamente impossíveis.
Geração e treinamento de dados
O projeto começou com um pequeno conjunto de dados obtido por meio de espectroscopia de absorção no infravermelho com transformada de Fourier. Esses dados iniciais serviram como base para a geração de um conjunto de dados mais extenso. Inspirado pela seleção natural, um algoritmo evolutivo foi empregado para treinar a rede neural. Por meio de iterações sucessivas, o sistema de IA aprimorou sua precisão selecionando os melhores conjuntos de dados e refinando suas previsões.
Cálculos precisos para jatos CAP
A equipe desenvolveu com sucesso uma solução de software capaz de calcular com precisão as concentrações químicas, a temperatura do gás, a temperatura dostron e a concentração detron em jatos de plasma atmosférico frio. Essa conquista é particularmente notável porque os jatos de plasma atmosférico frio podem tertronextremamente quentes, mantendo a temperatura de outras partículas próxima à ambiente, o que os torna adequados para tratamentos médicos.
Tratamento personalizado com plasma no horizonte
Michael Keidar, professor de engenharia da GWU, destacou o objetivo a longo prazo de implementar cálculos em tempo real para otimizar o tratamento com plasma atmosférico frio (PAC) durante procedimentos médicos. Keidar está atualmente trabalhando em um protótipo de dispositivo "adaptativo ao plasma" que poderá ser personalizado para atender às necessidades específicas de cada paciente. Monitorando as respostas do paciente e utilizando aprendizado de máquina, o dispositivo poderá ajustar as configurações do plasma para maximizar a eficácia.
Embora este estudo tenha examinado a composição química do jato CAP ao longo do tempo, ele se concentrou em um único ponto no espaço. Pesquisas futuras precisarão expandir a investigação para considerar múltiplos pontos ao longo do fluxo de saída do jato. Além disso, integrar as superfícies tratadas pelo plasma à análise será crucial para entender como isso impacta a composição química no local do tratamento.
Esta pesquisa inovadora, financiada pelo Departamento de Energia dos EUA e pelo Centro de Pesquisa Colaborativa de Princeton, abre caminho para tratamentos médicos aprimorados usando plasma atmosférico frio. Com a integração da IA, o potencial para tratamentos de plasma personalizados e otimizados oferece esperança para soluções de saúde mais eficazes.
