IA ajuda a identificar origem de cânceres enigmáticos
Por MIT Technology Review Brasil
Quando espalhar-se pelo corpo, no processo conhecido como metástase, muitas vezes fica difícil para os médicos determinarem a origem em um câncer. Isso impacta diretamente na escolha do tratamento, já que a falta de conhecimento impede a administração de fármacos que atuam especificamente em um tipo de neoplasia.
Terapias direcionadas tendem a ser mais eficazes e a terem menos efeitos colaterais do que os tratamentos usados para um amplo espectro de cânceres, que são comumente prescritos para pacientes com cânceres de origem desconhecida ou, em inglês, cancers of unknown primary (CUP).
Uma nova abordagem desenvolvida por investigadores do MIT e do Dana-Farber Cancer Institute deve contribuir esse gap. Usando aprendizado de máquina, os pesquisadores criaram um modelo computacional chamado OncoNPC, que consegue analisar, em uma sequência de cerca de 400 genes, aqueles que frequentemente sofrem mutações, e usa essa informação para apontar onde surge a doença.
A ferramenta foi treinada com dados de quase 30 mil pacientes do Memorial Sloan Kettering Cancer Center e do Vanderbilt-Ingram Cancer Center, bem como Dana-Farber. Essa população havia sido diagnosticada com 22 tipos de tumores conhecidos. Na sequência, eles testaram o modelo em cerca de 7.000 tumores que não haviam sido vistos antes, mas cujo local de origem era conhecido pela equipe. O OncoNPC foi capaz de prever suas origens com cerca de 80% de precisão.
“Essa foi a descoberta mais importante do nosso artigo, que este modelo poderia ser potencialmente usado para auxiliar nas decisões de tratamento, orientando os médicos em direção a tratamentos personalizados para pacientes com câncer de origem primária desconhecida”, diz Intae Moon, estudante de graduação em engenharia elétrica do MIT e o principal autor do estudo.
Após esses resultados encorajadores, os pesquisadores usaram o modelo para analisar um conjunto de cerca de 900 tumores de pacientes com CUP e descobriram que para 40% desses tumores, o modelo foi capaz de fazer previsões de alta confiança. A validação desse resultado foi feita comparando análises de linha germinativa ou mutações herdadas. Isso permitiu dobrar o número de pacientes elegíveis para um tratamento direcionado e orientado com base na origem do câncer.
No artigo publicado na revista Nature Medicine, os cientistas relatam ainda que cerca de 10% dos pacientes com CUP receberam um tratamento específico, com base na melhor estimativa dos seus oncologistas sobre a origem da doença a partir do OncoNPC e que tiveram um melhor desempenho do que os pacientes que receberam um tratamento normalmente administrado para um tipo de tumor diferente do que o modelo previu para eles.
Os pesquisadores agora pretendem expandir seu modelo para incluir outros tipos de dados, como imagens patológicas e imagens radiológicas, para fornecer uma previsão mais abrangente.
Este texto é um conteúdo adaptado, publicado originalmente pelo Massachusetts Institute of Technology nos Estados Unidos. Disponível em: https://news.mit.edu/2023/ai-model-can-help-determine-where-patients-cancer-arose-0807
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