Modelos computacionais de vias aéreas em crianças e adultos jovens com apneia do sono e síndrome de Down (DYMOSA)

Este é um estudo de prova de conceito para determinar se um modelo computacional dinâmico pode ser usado para prever resultados cirúrgicos. Se os resultados do estudo forem positivos, eles podem ser usados ​​para ajudar a projetar um estudo subsequente maior. O objetivo desta pesquisa é desenvolver um modelo computacional que simule AOS e diferentes tratamentos cirúrgicos para AOS em crianças e adultos jovens com SD. Assim, a única população a ser estudada é a de crianças e adultos jovens com SD que apresentam AOS persistente, apesar de já terem sido submetidas a AT&A.

A apneia obstrutiva do sono (OSA) ocorre em 50-100% dos pacientes com síndrome de Down (SD) e pode causar e exacerbar significativamente problemas médicos nesses pacientes. O manejo cirúrgico atual de crianças com SD é imperfeito. Existem taxas variáveis ​​de sucesso cirúrgico tanto para a cirurgia de primeira linha de amigdalectomia palatina e adenoidectomia (T&A), quanto para cirurgias secundárias realizadas se e quando a T&A falhar. Existe uma necessidade crítica de uma modalidade diagnóstica que leve em consideração a anatomia das vias aéreas, a complacência do tecido e a colapsibilidade para poder prever o resultado cirúrgico e melhorar o planejamento cirúrgico nesses pacientes. Nossa hipótese central é que a modelagem da interação fluxo-estrutura (FSI) das vias aéreas superiores usando simulações computacionais tridimensionais (3-D) a partir de dados de ressonância magnética dinâmica (MRI ou MR) pode ser usada para prever resultados cirúrgicos para crianças com SD que têm OSA apesar de T&A anteriores. O objetivo de longo prazo é melhorar o resultado cirúrgico de crianças com síndrome de Down e AOS, criando um modelo preditivo FSI preciso. Essa ferramenta de diagnóstico ajudaria a adequar os procedimentos cirúrgicos para serem mais eficazes, bem como identificar e evitar procedimentos cirúrgicos desnecessários ou inúteis. Esses modelos criados podem futuramente ser ajustados e aplicados a outras populações com AOS. Nossos objetivos específicos incluem: 1) Em crianças com síndrome de Down e AOS persistente apesar de T&A anteriores, coletar dados que caracterizem a anatomia das vias aéreas superiores, complacência tecidual e colapsibilidade; 2) gerar e validar modelos FSI dinâmicos individualizados para cada criança e 3) usar os modelos computacionais dinâmicos validados para prever o sucesso do tratamento cirúrgico em crianças com síndrome de Down que apresentam AOS persistente apesar de T&A anteriores. Este trabalho é inovador, pois usa dados de imagem de RM dinâmicos em vez de estáticos e aplica um modelo computacional exclusivo que captura com precisão a instabilidade do fluxo e considera a interação entre o fluxo de ar e as estruturas flexíveis das vias aéreas circundantes.

Os componentes de pesquisa envolverão duas partes do projeto. A primeira será a geração, validação e uso de modelos computacionais a partir de dados de ressonância magnética. A segunda é a medida da pressão crítica de fechamento (Pcrit) em indivíduos com SD que estão pelo menos três meses após T&A, têm AOS e estão sendo avaliados para possível cirurgia adicional das vias aéreas. A medição de Pcrit será feita durante a pesquisa PSG (no Centro do Sono) e durante a ressonância magnética clínica do sono (na sala de ressonância magnética). As medições de Pcrit serão adquiridas com o uso de uma máscara de pressão de ar positiva contínua (CPAP) durante o sono. Além disso, para medir a melhora na AOS com base na qualidade de vida (QOL) e no sono, o questionário de apneia obstrutiva do sono (OSA18) será administrado no pré e no pós-operatório.