NEW YORK TIMES - Quando seus bisturis atingem a borda de um tumor cerebral, os cirurgiões se deparam com uma decisão angustiante: cortar um pouco de tecido cerebral saudável para garantir que todo o tumor seja removido ou deixar o tecido saudável bem longe e correr o risco de deixar algumas das células ameaçadoras para trás.
Agora, cientistas da Holanda relatam o uso de inteligência artificial (IA) para fornecer aos cirurgiões conhecimentos sobre o tumor que podem ajudá-los a fazer essa escolha.
O método, descrito em um estudo publicado na quarta-feira, 11, na revista Nature, envolve a varredura de segmentos do DNA de um tumor por um computador e a detecção de determinadas modificações químicas que podem gerar um diagnóstico detalhado do tipo e até mesmo do subtipo do tumor cerebral.
Esse diagnóstico, gerado durante os estágios iniciais de uma cirurgia de horas, pode ajudar os cirurgiões a decidir a agressividade da operação, disseram os pesquisadores. No futuro, o método também poderá ajudar a orientar os médicos para tratamentos adaptados a um subtipo específico de tumor.
“É imperativo que o subtipo de tumor seja conhecido no momento da cirurgia”, disse Jeroen de Ridder, professor associado do Centro de Medicina Molecular do UMC Utrecht, um hospital holandês, que ajudou a liderar o estudo. “O que possibilitamos agora, de forma única, é permitir que esse diagnóstico detalhado, robusto e de granulação muito fina seja realizado já durante a cirurgia.”
Seu sistema de aprendizagem profunda, chamado Sturgeon, foi testado pela primeira vez em amostras de tumores congelados de operações anteriores de câncer cerebral. Ele diagnosticou com precisão 45 dos 50 casos em 40 minutos após o início do sequenciamento genético. Nos outros cinco casos, ele se absteve de oferecer um diagnóstico porque as informações não estavam claras.
O sistema foi então testado durante 25 cirurgias cerebrais ao vivo, a maioria delas em crianças, juntamente com o método padrão de examinar amostras de tumor em um microscópio. A nova abordagem forneceu 18 diagnósticos corretos, mas não conseguiu atingir o limite de confiança necessário nos outros sete casos. O estudo relatou que os diagnósticos foram realizados em menos de 90 minutos, tempo suficiente para informar as decisões durante uma operação.
Atualmente, além de examinar amostras de tumores cerebrais em um microscópio, os médicos podem enviá-las para um sequenciamento genético mais completo. Mas nem todo hospital tem acesso a essa tecnologia. E mesmo naqueles que têm, pode levar várias semanas para receber os resultados, disse o Dr. Alan Cohen, diretor da Divisão de Neurocirurgia Pediátrica da Johns Hopkins e especialista em câncer.
“Temos que iniciar o tratamento sem saber o que estamos tratando”, disse o Dr. Cohen.
O novo método usa uma técnica de sequenciamento genético mais rápida e a aplica somente a uma pequena fatia do genoma celular, o que permite que ele retorne resultados antes que o cirurgião comece a operar nas bordas do tumor.
O Dr. de Ridder disse que o modelo era poderoso o suficiente para fornecer um diagnóstico com dados genéticos esparsos, semelhante a alguém que reconhece uma imagem com base em apenas um por cento de seus pixels e de uma parte desconhecida da imagem.
“Ele pode descobrir por si só o que está vendo e fazer uma classificação robusta”, disse o Dr. de Ridder, que também é pesquisador principal do Oncode Institute, um centro de pesquisa sobre câncer na Holanda.
Desafios
Mas alguns tumores ainda são difíceis de diagnosticar. As amostras colhidas durante a cirurgia têm o tamanho aproximado de um grão de milho e, se incluírem algum tecido cerebral saudável, o sistema de aprendizado profundo pode ter dificuldade para identificar marcadores específicos do tumor.
No estudo, os médicos lidaram com isso pedindo aos patologistas que examinavam as amostras em um microscópio que marcassem aquelas com mais tumor para sequenciamento, disse Marc Pagès-Gallego, bioinformata da UMC Utrecht e coautor do estudo.
Também pode haver diferenças entre as células tumorais de um único paciente, o que significa que o pequeno segmento que está sendo sequenciado pode não ser representativo de todo o tumor. Alguns tumores menos comuns podem não corresponder àqueles que foram classificados anteriormente. E alguns tipos de tumor são mais fáceis de classificar do que outros.
Outros centros médicos já começaram a aplicar o novo método a amostras cirúrgicas, disseram os autores do estudo, sugerindo que ele pode funcionar nas mãos de outras pessoas.
No entanto, o Dr. Sebastian Brandner, professor de neuropatologia da University College London, disse que o sequenciamento e a classificação de células tumorais ainda exigem, com frequência, um conhecimento significativo em bioinformática, bem como funcionários capazes de executar, solucionar problemas e consertar a tecnologia.
“A implementação em si é menos simples do que muitas vezes se sugere”, disse ele.
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