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Um estudo recente de pesquisadores da Universidade de York sugere que uma técnica inovadora de inteligência artificial (IA) que eles desenvolveram é consideravelmente mais eficaz do que o olho humano quando se trata de prever os resultados da terapia em pacientes com metástases cerebrais. A equipe espera que a nova pesquisa e tecnologia possam levar a planos de tratamento mais personalizados e melhores resultados de saúde para pacientes com câncer.
“Esta é uma análise sofisticada e abrangente de ressonâncias magnéticas para encontrar características e padrões que geralmente não são capturados pelo olho humano”, diz o presidente de pesquisa de York, Ali Sadeghi-Naini, professor associado de engenharia biomédica e ciência da computação na Lassonde School of Engineering, e conduzir o estudo.
“Esperamos que nossa técnica, que é um novo método preditivo baseado em IA para detectar falhas de radioterapia em metástases cerebrais, seja capaz de ajudar oncologistas e pacientes a tomar decisões mais bem informadas e ajustar o tratamento em uma situação em que o tempo é essencial”.
Estudos anteriores mostraram que, usando práticas padrão, como imagens de ressonância magnética – avaliando o tamanho, localização – e número de metástases cerebrais – bem como o tipo de câncer primário e a condição geral do paciente, os oncologistas são capazes de prever a falha do tratamento (definido como o crescimento contínuo do tumor) cerca de 65 por cento do tempo. Os pesquisadores criaram e testaram vários modelos de IA e o melhor deles teve uma precisão de 83%.
Metástases cerebrais são um tipo de tumor cancerígeno que se desenvolve quando cânceres primários nos pulmões, mamas, cólon ou outras partes do corpo se espalham para o cérebro através da corrente sanguínea ou do sistema linfático. Embora existam várias opções de tratamento, a radioterapia estereotáxica é uma das mais comuns, com tratamento que consiste em doses concentradas de radiação direcionadas à área com o tumor.
“Nem todos os tumores respondem à radiação – até 30% desses pacientes continuaram o crescimento do tumor, mesmo após o tratamento”, diz Sadeghi-Naini. “Isso geralmente não é descoberto até meses após o tratamento por meio de ressonância magnética de acompanhamento.”
Esse atraso é o tempo que os pacientes com metástases cerebrais não podem pagar, pois é uma condição particularmente debilitante, com a maioria das pessoas sucumbindo à doença entre três meses a cinco anos após o diagnóstico. “É muito importante prever a resposta à terapia antes mesmo do início da terapia”, continua Sadeghi-Naini.
Usando uma técnica de aprendizado de máquina conhecida como aprendizado profundo, os pesquisadores criaram redes neurais artificiais treinadas em um grande conjunto de dados e, em seguida, ensinaram a IA a prestar mais atenção a áreas específicas.
“Quando você olha para uma ressonância magnética, vê áreas dentro ou ao redor do tumor onde a intensidade e o padrão são diferentes, então você presta mais atenção a essas partes com seu sistema de visão”, explica Sadeghi-Naini. “Mas um algoritmo de IA é cego para isso. O mecanismo de atenção que incorporamos ao algoritmo ajuda essas ferramentas de IA a aprender qual parte dessas imagens é mais importante e a colocar mais peso nisso para análise e previsão”.
O estudo, agora disponível online, foi publicado no IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine. Parcialmente financiado pelo Terry Fox Research Institute (TFRI), o trabalho de modelagem foi feito no laboratório de Sadeghi-Naini no Keele Campus de York com o estudante de doutorado de York Ali Jalalifar, primeiro autor do estudo. No que diz respeito à aquisição de dados e interpretação dos resultados de mais de 120 pacientes, a equipe conseguiu alavancar o relacionamento colaborativo de longa data de York com o Sunnybrook Health Sciences Centre em Toronto. Outros financiadores do estudo incluíram o Conselho de Pesquisa em Ciências Naturais e Engenharia do Canadá (NSERC) e a Hatch Memorial Foundation.
Sadeghi-Naini diz que, embora mais pesquisas precisem ser feitas, os resultados apontam que a IA é uma ferramenta potencialmente significativa no gerenciamento preciso de metástases cerebrais e até mesmo de outros tipos de câncer no futuro.
O próximo passo para adotar isso como prática clínica seria olhar para uma coorte maior com um conjunto de dados multi-institucional, a partir daí um ensaio clínico poderia ser desenvolvido. “Se os tratamentos padrão puderem ser adaptados para pacientes com base em sua resposta aos tratamentos – isso pode ser previsto antes mesmo do início do tratamento – há uma boa chance de que a sobrevida geral dos pacientes possa ser melhorada”, conclui.
Como parte de seu programa de longa data envolvendo os melhores pesquisadores de câncer em todo o Canadá, o Terry Fox New Frontiers Program Project Grants, o TFRI está financiando mais pesquisas em ultrassom e ressonância magnética para terapia de câncer por Sadeghi-Naini e uma equipe de médicos e cientistas baseados em do Sunnybrook Health Sciences Center no valor de $ 6 milhões nos próximos seis anos. Sadeghi-Naini está liderando o núcleo biomédico de IA computacional do programa, recebendo US$ 900.000 desse financiamento.
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