Inteligência Artificial Identifica Tipo de Câncer e Alterações Genéticas

A imagem mostra como uma ferramenta de AI analisa um pedaço de tecido canceroso para criar um mapa que separa dois tipos de câncer de pulmão, com carcinoma de células escamosas em vermelho, carcinoma de células escamosas em azul e tecido pulmonar normal em cinza.

Um novo programa de computador pode analisar imagens de tumores de pulmão de pacientes, especificar tipos de câncer e até mesmo identificar genes alterados que impulsionam o crescimento celular anormal, revelou um novo estudo.

Liderado por pesquisadores da NYU School of Medicine e publicado online em 17 de setembro na Nature Medicine, o estudo descobriu que um tipo de inteligência artificial, ou “aprendizado de máquina”, poderia distinguir – com 97% de precisão – entre adenocarcinoma e carcinoma de células escamosas. Dois tipos de câncer de pulmão que patologistas, por vezes, lutam para descobrir sem testes confirmatórios.

Além disso, o estudo de AI também foi capaz de analisar imagens, determinar se versões anormais de seis genes ligados ao câncer de pulmão – incluindo EGFR, KRAS e TP53 – estavam presentes nas células, com uma precisão que variava de 73 a 86% dependendo do gene. Tais mudanças genéticas ou mutações frequentemente causam o crescimento anormal observado no câncer, mas também podem alterar a forma de uma célula e as interações com seu entorno, fornecendo pistas visuais para análise automatizada.

Determinar quais genes são alterados em cada tumor tornou-se vital com o aumento do uso de terapias direcionadas que funcionam apenas contra células cancerígenas com mutações específicas, dizem os pesquisadores. Cerca de 20% dos pacientes com adenocarcinoma, por exemplo, são conhecidos por terem mutações no gene EGFR, que agora podem ser tratados com medicamentos aprovados.

Mas os testes genéticos usados ​​atualmente para confirmar a presença de mutações podem levar semanas para retornar os resultados, dizem os autores do estudo.

“Atrasar o início do tratamento do câncer nunca é bom“, diz o autor sênior do estudo, Aristotelis Tsirigos, PhD, professor associado do Departamento de Patologia da NYU School of Medicine e Perlmutter Cancer Center da NYU Langone Health. “Nosso estudo fornece fortes evidências de que uma abordagem de AI será capaz de determinar instantaneamente o subtipo de câncer e o perfil mutacional para que os pacientes iniciem terapias direcionadas mais cedo”.