.
Pesquisadores do Brigham and Women’s Hospital, um membro fundador do sistema de saúde Mass General Brigham, usaram ferramentas de inteligência artificial para acelerar a compreensão do risco de arritmias cardíacas específicas quando várias partes do coração são expostas a diferentes limiares de radiação como parte de um plano de tratamento para câncer de pulmão. Seus resultados são publicados em JACC: Cardio-Oncologia.
“A exposição à radiação no coração durante o tratamento do câncer de pulmão pode ter efeitos muito sérios e imediatos na saúde cardiovascular do paciente”, disse o autor correspondente Raymond Mak, MD, do Departamento de Oncologia de Radiação do Brigham and Women’s Hospital. “Esperamos informar não apenas oncologistas e cardiologistas, mas também pacientes que recebem tratamento de radiação, sobre os riscos para o coração ao tratar tumores de câncer de pulmão com radiação.”
O surgimento de ferramentas de inteligência artificial na assistência médica tem sido inovador e tem o potencial de remodelar positivamente o continuum de assistência, incluindo informar planos de tratamento para pacientes com câncer. O Mass General Brigham, como um dos principais sistemas de saúde acadêmica integrados do país e maiores empresas de inovação, está liderando o caminho na condução de pesquisas rigorosas sobre tecnologias novas e emergentes para informar a incorporação responsável de IA na prestação de assistência.
Para pacientes que recebem radioterapia para tratar câncer de pulmão de células não pequenas (NSCLC), arritmias ou ritmos cardíacos irregulares podem ser comuns. Devido à proximidade do coração aos pulmões e com os tumores NSCLC estando perto ou ao redor do coração, o coração pode receber danos colaterais do derramamento de dose de radiação destinada a atingir os tumores cancerígenos. Estudos anteriores descobriram que esse tipo de exposição ao coração está associado a problemas cardíacos gerais. No entanto, este estudo matizado demonstrou que o risco de diferentes tipos de arritmias pode variar significativamente com base na fisiopatologia e nas estruturas cardíacas que são expostas a diferentes níveis de radiação.
Para classificar os tipos de arritmias que estão associadas a subestruturas cardíacas que recebem radiação, pesquisadores conduziram uma análise retrospectiva em 748 pacientes em Massachusetts, que foram tratados com radiação para NSCLC localmente avançado. Os subtipos de arritmia catalogados incluíram fibrilação atrial, flutter atrial, outras taquicardias supraventriculares, bradiarritmia e taquiarritmia ventricular ou assistolia.
As análises estatísticas da equipe indicaram que cerca de um em cada seis pacientes apresentou pelo menos uma arritmia de grau 3 com um tempo médio de 2,0 anos até a primeira arritmia. As classificações de grau 3 são consideradas eventos sérios que provavelmente precisam de intervenção ou requerem hospitalização. Eles também descobriram que quase um terço dos pacientes que apresentaram arritmias também sofreram de grandes eventos cardíacos adversos.
As classes de arritmia descritas no estudo não abrangem inteiramente a gama de problemas de ritmo cardíaco que são possíveis, mas os autores observam que essas observações ainda criam uma melhor compreensão dos possíveis caminhos da fisiopatologia e potenciais caminhos para minimizar a toxicidade cardíaca após receber tratamento de radiação. Seu trabalho também oferece um modelo preditivo para exposição à dose e o tipo de arritmia esperada.
Para o futuro, os pesquisadores acreditam que os radio-oncologistas devem colaborar com especialistas em cardiologia para entender melhor os mecanismos de lesões cardíacas e sua conexão com o tratamento de radiação. Além disso, eles devem aproveitar o tratamento de radiação moderno para ativamente esculpir a exposição à radiação para longe das regiões cardíacas específicas que estão em alto risco de causar arritmias. De acordo com Mak, este estudo, juntamente com pesquisas anteriores, ajudará na vigilância, triagem e informar os radio-oncologistas sobre quais partes do coração limitar a exposição à radiação e, por sua vez, mitigar complicações.
“Uma parte interessante do que fizemos foi alavancar algoritmos de inteligência artificial para segmentar estruturas como a veia pulmonar e partes do sistema de condução para medir a exposição à dose de radiação em mais de 700 pacientes. Isso nos poupou muitos meses de trabalho manual”, disse Mak. “Então, esse trabalho não só tem impacto clínico potencial, mas também abre a porta para o uso de IA em pesquisa de oncologia de radiação para agilizar a descoberta e criar conjuntos de dados maiores.”
.
