A inteligência artificial (IA) tem se mostrado uma grande aliada da oncologia, com aplicação na detecção de tumores e busca por novos tratamentos. Estudos recentes mostram que ferramentas baseadas em aprendizado de máquina conseguem identificar sinais invisíveis ao olhar humano, aumentando as chances de diagnóstico antecipado e tratamento mais eficaz. No Brasil, algumas dessas tecnologias já estão sendo aplicadas, e cientistas de diferentes países buscam criar IAs cada vez mais poderosas e úteis.
Pesquisadores da Mayo Clinic, nos Estados Unidos, desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de detectar câncer de pâncreas em tomografias computadorizadas abdominais de rotina até três anos antes do diagnóstico clínico. O estudo, publicado recentemente na revista Gut, representa um dos avanços mais promissores na tentativa de enfrentar a doença que é conhecida pela alta letalidade e dificuldade de identificação em estágios iniciais.
O sistema, batizado de Redmod, analisa centenas de características das imagens para identificar pequenas alterações na textura e na estrutura do tecido do pâncreas. Essas mudanças podem indicar o início do desenvolvimento do câncer mesmo quando o órgão ainda parece normal aos olhos de especialistas.
Para validar o modelo de aprendizado, os cientistas analisaram quase duas mil tomografias computadorizadas de pacientes que receberam diagnóstico de câncer de pâncreas posteriormente. Todos os exames haviam sido inicialmente considerados normais. A IA conseguiu identificar 73% dos casos cerca de 16 meses antes do diagnóstico oficial, revelando um desempenho quase duas vezes superior ao de radiologistas que revisaram as mesmas imagens sem o auxílio tecnológico.
Cada vez mais cedo
A vantagem foi ainda mais significativa nos estágios iniciais da doença. Em exames realizados cerca de dois anos antes do diagnóstico, o sistema detectou quase três vezes mais tumores iniciais do que os especialistas humanos. A expectativa é de que essa antecipação permita intervenções mais eficazes, em um momento no qual o tratamento curativo ainda pode ser viável. A equipe agora avança para testes clínicos.
Para o coordenador da oncologia do Hospital Anchieta Taguatinga, Caio Neves, um ponto muito relevante do estudo é que a ferramenta foi validada em diferentes instituições e sistemas de imagem, o que aumenta a aplicabilidade no mundo real. "Como ela utiliza tomografias que já fazem parte da rotina médica, sem necessidade de um exame novo ou invasivo, existe potencial para incorporação futura também no Brasil. Naturalmente, ainda precisamos de validação clínica ampla, protocolos bem definidos, regulação e análise de custo-efetividade, mas é um caminho bastante promissor para a medicina diagnóstica."
Enquanto isso, outra frente de pesquisa aposta na inteligência artificial para prever o risco de câncer de mama. Cientistas do City of Hope e da Universidade da Califórnia, em Berkeley, nos Estados Unidos, criaram uma plataforma capaz de avaliar células mamárias individualmente para identificar sinais físicos associados ao envelhecimento celular acelerado.
O estudo, publicado na revista e BioMedicine, da Lancet, descreve uma tecnologia chamada MechanoAge, que comprime células epiteliais mamárias em microcanais para medir como elas se deformam, se recuperam e respondem ao estresse mecânico. A partir dessas informações, algoritmos de aprendizado de máquina conseguem calcular o risco de câncer de mama.
O trabalho visa preencher uma lacuna importante, considerando que, atualmente, segundo os cientistas, apenas cerca de 6% das mulheres diagnosticadas com câncer de mama apresentam mutações genéticas conhecidas associadas à doença. Para a maioria da população, o risco é estimado de maneira indireta.
Durante a pesquisa, a equipe descobriu que células mamárias têm um tipo de "idade mecânica", diferente da idade cronológica da pessoa. Estruturas mais rígidas e que demoravam mais para retornar à forma original após compressão estavam associadas a maior risco de câncer. Em alguns casos, mulheres jovens apresentavam células com comportamento semelhante ao de pacientes mais velhas, justamente aquelas com predisposição genética elevada para a doença.
Individualização
Gabrielle Scattolin, oncologista e membro da Sociedade Brasileira de Oncologia Clínica (Sboc), destaca que esse tipo de tecnologia poderia mudar a avaliação de risco do câncer de mama no país, especialmente em mulheres sem mutação genética conhecida ou histórico familiar. "Uma ferramenta celular como o MechanoAge poderia permitir rastreamento mais individualizado, reduzindo tanto exames desnecessários quanto subdiagnóstico."
No entanto, ela frisa que é importante treinar a IA para aprender sobre a população do país. "Não basta importar o algoritmo. É essencial testá-lo na população daqui, incluindo diferentes ancestralidades, faixas etárias, regiões, perfis socioeconômicos e padrões de acesso à saúde. Um algoritmo treinado fora do Brasil pode errar se não representar nossa diversidade genética e ambiental."
Conforme José Carlos Vasconcellos, CEO da Liberty, empresa brasileira especializada em soluções digitais na saúde, a inteligência artificial já sai do campo conceitual e passa a atuar em pontos concretos da oncologia, como rastreamento, diagnóstico, organização e apoio à decisão clínica. "No país, o maior desafio oncológico não é apenas tecnológico, mas de coordenação do cuidado. Muitas vezes, o paciente realiza o exame, porém demora para ser regulado, diagnosticado ou encaminhado ao tratamento. É exatamente nesse ponto que a IA ajudar reduzindo atrasos e transformando dados dispersos em ação assistencial."
E completa: "Temos trabalhado isso em projetos voltados ao rastreamento do câncer de mama e do câncer do colo do útero, conectando dados, protocolos, regulação e inteligência clínica para apoiar uma jornada mais rápida, integrada e segura".