A parceria entre o MIT e o Dana-Farber Cancer Institute permitiu mais um avanço no diagnóstico de câncer: os pesquisadores das duas instituições criaram um modelo computacional que pode analisar a sequência de cerca de 400 genes e usar essa informação para prever onde um determinado tumor se originou no corpo. Essa metodologia de IA no combate ao câncer é importante porque, sem um diagnóstico preciso, a escolha do tratamento pode ser mais demorada.
A agência de notícias do MIT informou que a nova abordagem adota a tecnologia de aprendizado de máquina para facilitar a identificação dos locais de origem de cânceres enigmáticos. Segundo a publicação, ao usar inteligência artificial, os pesquisadores mostraram que podiam classificar com precisão pelo menos 40% dos tumores de origem desconhecida com alta confiança, em um conjunto de dados de cerca de 900 pacientes.
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IA no combate ao câncer
Com a nova pesquisa, o número de pacientes que poderiam ser elegíveis para um tratamento direcionado guiado genomicamente, com base na origem do câncer, aumentou em 2,2 vezes.
As estatísticas atuais também mostram que os oncologistas não têm uma maneira fácil de determinar a origem do câncer entre 3% e 5% dos pacientes, principalmente nos casos em que os tumores se espalharam por todo o corpo. Esses tumores são classificados como cânceres primariamente desconhecidos.
Essa falta de conhecimento muitas vezes impede que os médicos possam dar medicamentos de “precisão” aos pacientes, que normalmente são aprovados para tipos específicos de câncer nos quais eles são conhecidos por funcionar.
Os tratamentos direcionados tendem a ser mais eficazes e têm menos efeitos colaterais do que os usados para um amplo espectro de cânceres, que são comumente prescritos para pacientes que sofrem de cânceres enigmáticos.
“Essa foi a descoberta mais importante em nosso estudo, que esse modelo poderia ser potencialmente usado para auxiliar nas decisões de tratamento, orientando os médicos para tratamentos personalizados em pacientes com cânceres de origem primária desconhecida”, disse Intae Moon, um estudante de pós-graduação do MIT em engenharia elétrica e ciência da computação que é o principal autor do novo estudo.