Número do Resumo: Esoc2026a240 Perfilagem Não Invasiva de Fluxo e Morfologia para Estratificação de Risco de Aneurisma Intracraniano: Insights de Coorte de Estudo Retrospectivo

Resumo Contexto e objetivos Heurísticas baseadas no tamanho e a ausência de caracterização específica do fluxo do paciente limitam a avaliação do risco de ruptura de aneurismas intracranianos (AI). Muitos padrões de fluxo ligados à ruptura tradicionalmente exigem angiografia invasiva. Este estudo testa se características integradas de hemodinâmica não invasiva, morfologia e histórico clínico podem capturar essas assinaturas e melhorar a predição. Métodos 71 pacientes com AI saculares foram analisados retrospectivamente (n=71; 10 rompidos, 61 não rompidos, n aneurismas). Segmentação especializada permitiu modelos vasculares específicos para simulações CFD não invasivas, gerando características hemodinâmicas (TAWSS, área de WSS baixa%, OSI, RRT) e morfológicas (relação de aspecto, relação de tamanho, irregularidade, volume, geometria do colo e do cúpula). Dados clínicos limitados (idade, sexo, hipertensão, hemorragia subaracnóidea prévia) foram extraídos de prontuários. Características foram integradas em um escore composto de Risco de Ruptura (RoR) (1-10) via aprendizado de máquina em ensemble (Regressão Logística, Random Forest, Gradient Boosting) com validação cruzada. Resultados RoR atingiu AUC 0,93 (88% sensibilidade, 85% especificidade), superando significativamente PHASES (AUC 0,66) e UIATS (AUC 0,62). A estratificação classificou aneurismas em Baixo risco (64%), Risco moderado (34%) e Alto risco (2%), permitindo triagem precisa. Modelo manteve desempenho forte (AUC 0,93) com dados clínicos mínimos e mostrou excelente calibração em grupos por idade, morfologia e clínicos. Conclusões Aneurismas rompidos exibiram fatores de risco geométricos característicos e perfis hemodinâmicos (WSS deprimido, OSI/RRT elevados) identificados não invasivamente via CFD. Nos casos não rompidos, perfilagem integrada revelou fenótipos de risco moderado ocultos, despercebidos por morfologia isolada. Esses achados demonstram que análise não invasiva derivada de imagem oferece insights fisiológicos comparáveis à angiografia invasiva, possibilitando estratificação de risco precisa para guiar vigilância e decisões terapêuticas. Conflito de interesse Prithvinath Reddy Garigapuram: nada a declarar