Inteligência artificial já é capaz de prever a probabilidade de uma pessoa sobreviver ao câncer
Ferramenta também classifica a agressividade do tumor e ajuda na escolha das melhores formas de tratamento
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Pesquisadores da Universidade de Harvard, nos Estados Unidos, e da Universidade Nacional de Cheng Kung, em Taiwan, criaram um modelo de IA (inteligência artificial) capaz de prever a probabilidade de um paciente sobreviver ao câncer colorretal analisando apenas imagens do tumor. A ferramenta também avalia com precisão a agressividade do tumor e sugere qual o tratamento mais adequado ao paciente.
Como o câncer colorretal é o segundo mais mortal em todo o mundo, os cientistas acreditam que a ferramenta pode ajudar os médicos a lidarem de forma mais individual e incisiva com a doença – por exemplo, considerando tratamentos mais agressivos dependendo do prognóstico do paciente –, especialmente em países com recursos limitados.
"Nosso modelo executa tarefas que os patologistas humanos não podem fazer com base apenas na visualização de imagens. O que prevemos não é uma substituição da experiência em patologia humana, mas um aumento do que os patologistas humanos podem fazer", disse o co-autor sênior do estudo, Kun-Hsing Yu, em comunicado. Chamada de MOMA (sigla em inglês para Multi-omics Multi-cohort Assessment), o modelo interpreta amostras microscópicas de células cancerígenas invisíveis aos olhos humanos.
Para que ele fosse capaz de fazer isso, passou por testes com quase 2 mil pacientes com câncer colorretal. Primeiramente, os cientistas disponibilizam à IA dados sobre a idade, sexo e estágio do câncer desses voluntários, bem como todos os detalhes sobre o comportamento biológico dos tumores.
Posteriormente, eles incluíram imagens de cada tumor para que a ferramenta aprendesse a encontrar marcadores relacionados ao câncer de cólon e reto, como mutações genéticas e alterações epigenéticas – que mudam o comportamento do DNA para que ele passe a bloquear genes que suprimem tumores, acelerando a progressão da doença.
Para trazer essa IA à realidade médica, os pesquisadores então fizeram com que ela analisasse um novo conjunto de amostras (em imagens) de tumores de diferentes pacientes.
A comparação das avaliações do modelo com o diagnóstico recebido pelos indivíduos antes da pesquisa constatou que a IA previu com exatidão a taxa de sobrevida (porcentagem de pacientes que sobrevivem aos efeitos da doença após o diagnóstico) geral dos indivíduos e o período (em anos) que eles ficariam livres, ou não, da doença.
Por exemplo, essa taxa era mais baixa (ou seja, pior) em pacientes que tinham tumores com maior densidade celular, com estroma (responsável pela sustentação e nutrição do tumor) e que interagiam com células de órgãos ocos, como estômago e bexiga.
A IA também foi capaz de antecipar como cada pessoa poderia responder a diferentes tratamentos com base em algumas especificidades do tumor, como mutações genéticas que poderiam torná-lo mais, ou menos, receptivo à terapia. Vale ressaltar que a análise dessas mutações, geralmente, exige um exame de sequenciamento genômico, que é mais demorado e de alto custo.
Em resumo, em todos os testes a ferramenta superou os patologistas humanos e os modelos de IA disponíveis atualmente. Porém, por hora, ela está disponível gratuitamente para pesquisadores e clínicos, mas não para hospitais. A ferramenta continuará passando por testes com pacientes reais e será periodicamente atualizada, à medida que a ciência evolui.
É importante frisar que, apesar da efetividade do modelo, os pesquisadores deixam claro que os prognósticos dos pacientes dependem de vários fatores e não há como dar completa certeza sobre a sobrevida de cada um.
