O que você precisa saber

• O novo método de rastreio do cancro da mama baseado em IA detectou cancro em estádio 1A em pelo menos 9 em cada 10 casos.
• A IA já está a ser implementada como ferramenta complementar nos serviços de saúde em todo o mundo.
• Ensaios maiores são necessários para validar os resultados iniciais.

IA já está se mostrando útil para detectar cânceres com alta precisão – melhorando os resultados dos pacientes e salvando vidas.

Quanto mais cedo os médicos detectam a mama Câncermaiores serão as chances de vencê-lo.

Algoritmos de IA são tão bons em detectar câncer de mama a partir de exames radiológicos, eles estão até começando a superar os humanos em alguns casos – o Serviço Nacional de Saúde (NHS) do Reino Unido agora está usando IA para analisar mamografias, ajudando a detectar casos de câncer de mama perdido por médicos humanos.

Mas embora a IA possa acelerar a análise dos rastreios do cancro, os médicos também precisam de novos métodos para identificar os marcadores do cancro nas fases iniciais, antes que os tumores cancerígenos sejam visíveis nos exames.

Um estudo piloto testou um novo método de rastreio sanguíneo, combinado com IA, para detectar o cancro da mama em fases muito iniciais.

O estudo, publicado no Revista de Biofotônica em novembro, descobriram que seu método poderia detectar câncer de mama em estágio 1A com uma precisão de 90-100%.

“Este estudo é um marco na capacidade de identificar subtipos de câncer de mama em estágios muito iniciais, com alta precisão. O diagnóstico precoce do câncer salva vidas – é por isso que nosso estudo é importante”, disse o principal autor do estudo, Kevin Saruni Tipatet, da Universidade de Edimburgo. , Reino Unido.

No entanto, Tipatet disse que a abordagem só foi testada em 24 pacientes e não está pronta para ser usada em ambiente hospitalar até que os resultados sejam confirmados em estudos de maior escala.

Nova abordagem para detectar precocemente o câncer de mama

Os métodos convencionais de detecção do câncer baseiam-se na detecção de marcadores do próprio tumor cancerígeno.

raio X mamografias pode ser usado para identificar alterações no tecido mamário que indicam câncer, geralmente antes do aparecimento dos sintomas do câncer. Ou testes de biópsia podem detectar assinaturas moleculares de células cancerígenas no corpo.

Mas esses métodos muitas vezes podem não detectar cânceres em estágio inicial – é “como procurar uma agulha em um palheiro”, disse Tipatet à DW.

“A maioria das tecnologias concentra-se em encontrar essa agulha, mas não analisa o quadro completo em torno dela.”

O estudo de Tipatet testou uma abordagem que reúne informações sobre como o corpo responde ao câncer.

Em vez de apenas procurar tecido canceroso, eles procuraram “impressões digitais moleculares” que indicassem que o corpo está lutando contra o câncer de mama.

Essas impressões digitais são “do próprio câncer, ou das células do corpo, como o sistema imunológicoque combatem o câncer”, disse Tipatet.

As impressões digitais moleculares permitiram-lhes procurar os primeiros sinais do câncer de mama em estágio 1A, quando o crescimento tem apenas alguns milímetros de tamanho e muitas vezes não é detectado em mamografias ou biópsias.

Os pesquisadores coletaram amostras de sangue de pacientes e as analisaram com uma técnica chamada espectroscopia Raman para medir padrões moleculares de amostras de sangue de pacientes.

A espectroscopia Raman é uma técnica química comumente usada que está “começando a mostrar grande potencial para diagnósticos clínicos (de muitas doenças)”, disse Juergen Popp, diretor do Instituto Leibniz de Tecnologia Fotônica, em Jena, Alemanha.

Ferramenta de IA ainda não está pronta para uso clínico

Com base na análise da amostra de sangue, os pesquisadores treinaram um equipamento de aprendizado de máquina algoritmo para detectar câncer de mama.

Testando amostras de sangue de 24 pacientes, eles descobriram que seu algoritmo de IA poderia detectar câncer de mama com uma precisão de 90-100%, dependendo do tipo de câncer de mama.

Tipatet descreveu a IA como “auxiliar na análise”, em vez de substituir os humanos que fazem o trabalho de detecção do câncer.

Embora Popp tenha sido positivo quanto à abordagem do estudo, ele pediu cautela, pois o pequeno tamanho da amostra “limita a generalização mais ampla dessas descobertas”.

“Ensaios maiores são essenciais para validar sua utilidade clínica e escalabilidade. (Mas) a alta sensibilidade e especificidade alcançadas apoiam o potencial para ensaios maiores”, disse Popp.

Tipatet disse que já tem planos “de fazer um estudo maior e ver se podemos reproduzir as descobertas em um ensaio maior”.

Detecção precoce do câncer de mama

Tipatet disse que o estudo mostra espectroscopia Raman combinado com IA poderia fornecer um novo método para detecção rápida e altamente precisa do câncer de mama em estágios muito iniciais.

Isto permitiria intervenções mais precoces e melhoraria as perspectivas globais do paciente, uma vez que os cancros detectados na fase 1A têm taxas de sobrevivência muito mais elevadas em comparação com os diagnosticados em fases posteriores.

Tumores menores são mais fáceis de tratar porque estão localizados em uma área específica, facilitando a remoção ou o tratamento com tratamentos como cirurgia ou radiação.

Tipatet já está trabalhando com outros pesquisadores para testar sua abordagem em outros tipos de câncer.

“Estamos investigando os chamados ‘Quatro Grandes’ cânceres – câncer de pulmão, colorretal, de próstata (e de mama). Esses quatro tipos de câncer representam cerca de 50% da incidência global de câncer”, disse ele.

“Precisamos de fazer um grande esforço para o diagnóstico precoce e o rastreio precoce. Isso aumentaria a qualidade de vida e as possibilidades de sobrevivência de milhões de pessoas em todo o mundo.”

Editado por: Matthew Ward Agius

Fonte

Estudo: detecção específica de subtipo em câncer de mama em estágio Ia