A detecção precoce do câncer pode ser uma das melhores estratégias para um tratamento eficiente em pacientes diagnosticados com a doença, oferecendo mais chances de sobrevivência. Uma nova pesquisa descreve que é possível analisar as células em amostras de pacientes com câncer e, com auxílio de uma inteligência artificial (IA), detectar rapidamente a doença — o método não necessita do auxílio de um médico.
A partir de amostras de biópsia de tecido sólido de cólon de humanos e camundongos, uma equipe de cientistas do Instituto Max Planck para a Ciência da Luz (MPL), na Alemanha, conseguiu analisar células únicas das biopsias por meio da técnica de citometria de fluorescência e deformabilidade em tempo real (RT-FDC) — a RT-FDC é uma técnica microfluídica que permite avaliar as propriedades físicas de até mil células únicas por segundo.
Pesquisadores do Mass General Cancer Center e do Massachusetts Institute of Technology desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial chamada Sybil que pode detectar sinais de câncer de pulmão anos antes de um médico conseguir fazê-lo, melhorando drasticamente as chances de os pacientes serem curados.
A partir de uma tomografia computadorizada, Sybil analisa a imagem dos pulmões do paciente, procurando alterações tão pequenas que um ser humano não seria capaz de identificá-las e, em seguida, usa o resultado de suas observações para avaliar se é provável que o paciente desenvolva câncer de pulmão nos próximos seis anos. Analisando tomografias de milhares de voluntários, a taxa de precisão de Sybil variou entre 75% e 94%, dependendo de onde vieram as imagens – pessoas negras são mais suscetíveis a essa doença.
Em função da posição dos pulmões no corpo, eles não podem ser vistos ou sentidos com facilidade, o que faz com que os métodos convencionais de detecção precoce sejam menos eficazes no câncer de pulmão do que em outros tipos. A única maneira eficiente de observar os pulmões é por meio da tomografia computadorizada, mas às vezes – como mostra Sybil – os sinais mais importantes são muito pequenos ou sutis para serem captados a olho nu. Isso significa que em muitos casos o câncer de pulmão não é detectado até que o paciente apresente sintomas como chiado, dor no peito ou falta de ar. Neste ponto, o câncer é muito mais difícil de tratar.
Sybil é promissora como uma ferramenta para salvar vidas. Se a Food and Drug Administration (FDA) americana aprovar seu uso clínico, os médicos poderão detectar sinais de câncer de pulmão com antecedência suficiente para iniciar tratamento com menos efeitos colaterais adversos e expectativa de resultados mais positivos. No meio de tantas notícias ameaçadoras envolvendo o uso de inteligência artificial, pode-se ver que existem situações em que seu desenvolvimento pode ser muito importante.
No estudo publicado na revista científica Nature Biomedical Engineering, os pesquisadores explicam que o modelo de IA criado para o método é alimentado com grandes conjuntos de dados e pode avaliar se um tecido é cancerígeno em até 30 minutos. Caso a tecnologia seja implementada, os pacientes não necessitarão do auxílio de um médico patologista, o profissional responsável por análises de tecidos, fluidos corporais e órgãos.
Detecção de câncer e IA
“Quando você vai ao seu médico, ele ou ela não apenas olha para você, mas também faz um exame físico e sente partes do seu corpo. Com métodos tradicionais para analisar uma amostra de biópsia, um patologista pode apenas olhar para as células. Podemos examinar fisicamente as células individuais, o que nos dá muito mais informações para trabalhar”, disse um dos cientistas da equipe de pesquisa do Instituto Max Planck para a Ciência da Luz em Erlangen, Dr. Markéta Kubánková.
Atualmente, os médicos realizam exames comuns de biópsia para comprovar um diagnóstico de câncer e, em muitos casos, é comum que os médicos analisem as biópsias durante uma operação — enquanto o paciente está sedado na mesa de operação, o médico vai executar diversos processos para analisar a biópsia. Por isso, o novo método pode se tornar uma opção mais barata, precisa e rápida, já que é cerca de 36 mil vezes mais rápido que os antigos métodos de análise das células.
De qualquer forma, os cientistas afirmam que o método também pode ajudar na detecção e análise de outras doenças, como doenças inflamatórias intestinais, contudo, eles ainda precisam se aprofundar mais na pesquisa.