Modelagem e otimização de posicionamento de eletrodos para auxílio ao tratamento ETCC para portadores de microcefalia - Freitas, João Paulo Silva de; Campos, Joventino Oliveira; Xavier, Carolina Ribeiro (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026)
O vírus Zika (ZIKAV), transmitido pelo Aedes aegypti, tornou-se uma emergência global devido à sua ligação com a microcefalia, uma condição neurológica que exige novas estratégias terapêuticas. No entanto, essa é uma patologia que afeta predominantemente populações em situação de vulnerabilidade socioeconômica e que recebem pouca atenção da indústria farmacêutica por não oferecerem retornos lucrativos atrativos, sendo considerada uma doença tropical negligenciada. Este trabalho propõe um modelo personalizado para simulação e otimização da Estimulação Transcraniana por Corrente Contínua (ETCC) em pacientes com microcefalia, visando superar as limitações de ferramentas padrão em anatomias atípicas. Utilizando imagens de ressonância magnética de cada paciente, gerou-se malhas tridimensionais de elementos finitos para modelar a distribuição do potencial elétrico via equação de Laplace. Para otimizar o posicionamento dos eletrodos e a intensidade da corrente, implementou-se um algoritmo genético com inicialização via K-means em ambiente Python, utilizando a biblioteca FEniCS para lidar com os métodos dos elementos finitos. Os resultados demonstraram que o modelo é estatisticamente robusto e capaz de direcionar a estimulação de forma coerente para a região-alvo, apresentando-se como uma alternativa viável para o planejamento terapêutico individualizado em casos de Síndrome Congênita do Zika.