No Brasil, cerca de 65 mil homens são diagnosticados com câncer de próstata todos os anos, o que representa 29% do total de diagnósticos da doença no País(1). Tecnologias de ponta que estão chegando ao universo dos diagnósticos e análises genéticas de tumores já podem beneficiar muitos desses pacientes, por meio da patologia digital e dos algoritmos de inteligência artificial. Uma pesquisa liderada por Leonard Medeiros da Silva, patologista do Grupo Oncoclínicas, mostrou que o uso dos algoritmos tem o potencial de, teoricamente, acelerar em cerca de 65% o diagnóstico de tumores de próstata(2).
Por cerca de quase 200 anos a forma de diagnosticar o câncer pouco mudou: uma amostra do tecido suspeito é colhida por meio de uma biópsia e montam-se lâminas com fragmentos desse material, que são analisadas no microscópio.
Há cerca de quatro a cinco anos, uma nova tecnologia chegou para facilitar o trabalho dos patologistas, médicos especialistas neste tipo de diagnóstico: escâneres de altíssima resolução que produzem uma imagem digital precisa, permitindo que o patologista a analise por um computador. É a chamada patologia digital. “Essa tecnologia abre uma avenida de oportunidades para os laboratórios”, comenta Leonard Medeiros da Silva.
Com as imagens digitalizadas produzidas pelo escâner é possível compartilhar – de forma virtual – as amostras do tecido sempre que necessário, permitindo que o diagnóstico e as discussões de caso sejam feitos por especialistas de qualquer lugar do planeta. Embora essa tecnologia já esteja relativamente difundida, ainda não está disponível em muitos laboratórios.
Uma outra evolução no segmento é o desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial capazes de interpretar as imagens digitais e os dados associados a elas, o que ajuda o patologista a analisar as lâminas e fazer diagnósticos com ainda maior precisão. O material gerado também é usado para ensinar a inteligência artificial, por meio do chamado machine learning, e os dados são usados para criar algoritmos. No Brasil, apenas o laboratório de medicina de precisão da Oncoclínicas usa algoritmos para a detecção de câncer de próstata, o OC Precision Medicine, que engloba os laboratórios de anatomia patológica, genética e inovação da companhia, além de também atuar no desenvolvimento de novas metodologias para o diagnóstico de outros tipos de câncer, como o de mama, por exemplo.
Graças a essa tecnologia, que une o conhecimento humano à inteligência de algoritmos, é possível realizar diagnósticos de forma muito precisa. “Nossa pesquisa apontou que o algoritmo consegue detectar alguns casos que o ser humano não consegue ver”, diz Leonard(3).
O método funciona como uma “dupla checagem”, como se houvesse uma equipe de patologistas analisando aquela amostra. O algoritmo também é de grande utilidade no processo de capacitação e especialização de novos profissionais. “A literatura médica mostra que, entre os especialistas, a taxa de falso negativo varia entre 2% e 4%, e quando usamos o algoritmo, essa taxa cai para 1% a 2%”, afirma Leonard.
Segundo o diretor de Pesquisa e Desenvolvimento da OC Precision Medicine, Mariano Zalis, o método, além de reduzir o falso negativo, estabelece um novo patamar de qualidade e acesso. “Um paciente hoje pode ter o seu diagnóstico avaliado pelos melhores especialistas, estando ele em uma metrópole ou em uma cidade mais carente de recursos”, comenta.
O diagnóstico pelo algoritmo também é capaz de guiar a estratégia de tratamento que será proposta, explica Rodrigo Dienstmann, diretor médico da OC Precision Medicine. “Ele indica qual vai ser a agressividade da cirurgia, da radioterapia e todos os tratamentos complementares”, revela. Isso é possível porque essa tecnologia classifica o tumor, determina através de um índice qual a agressividade do câncer, sua capacidade de invasão e de provocar metástase, que é quando o tumor avança para outras regiões. Sem o algoritmo, esse trabalho tem de ser feito manualmente pelo patologista.
A OC Precision Medicine também está se dedicando ao uso da inteligência artificial para identificação de mutações e modificações moleculares. “Com a patologia computacional (digitalização das lâminas acoplada ao uso de inteligência artificial), é possível detectar as mutações do tumor pelo padrão da patologia, algo que o olho humano não consegue identificar, mas a máquina sim. Ela dá rapidamente pistas sobre qual é a alteração molecular mais importante naquele tumor, o que vai guiar testes subsequentes e ajudar a determinar o tratamento mais eficaz”, diz Rodrigo Dienstmann.
Referências:
1 .INSTITUTO NACIONAL DO CÂNCER. Disponível em: <https://www.inca.gov.br/campanhas/cancer-de-prostata/2020/saude-do-homem> Acesso em 12 dez. 2022
2 e 4. LEONARD M DA SILVA,EMILIO M PEREIRA,PAULO GO SALLES,RAN GODRICH,RODRIGO CEBALLOS,JEREMY D KUNZ,ADAM CASSON,JULIAN VIRET,SARAT CHANDARLAPATY,CARLOS GIL FERREIRA,BRUNO FERRARI,BRANDON ROTHROCK,PATRICIA RACITI,VICTOR REUTER,BELMA DOGDAS,GEORGE DEMUTH,JILLIAN SUE,CHRISTOPHER KANAN,LEO GRADY,THOMAS J FUCHS,JORGE S REIS-FILHO. Independent real-world application of a clinical-grade automated prostate cancer detection system. Disponível em: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/path.5662
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