Pesquisadores da Case Western Reserve University, Estados Unidos, anunciaram no Journal for Immunotherapy of Cancer que, com o uso de Inteligência Artificial (IA), realizaram exames em tecidos simples e chegaram a biomarcadores capazes de alertar equipes médicas quais pacientes afetados por certos tipos de cânceres de pulmão podem piorar com técnicas de imunoterapia aplicadas no combate às condições.
Até recentemente, especialistas da área classificavam vítimas da doença em duas categorias, a daqueles que se beneficiariam dessas abordagens, cujos medicamentos auxiliam a capacidade de defesa do organismo – em cerca de 20% –, e a daqueles que não.
Entretanto, após um tempo, surgiu o grupo dos que poderiam ser prejudicados pelos movimentos imunoterapêuticos, composto pelos chamados hiperprocessadores.
“Esse é um subconjunto significativo de pacientes que devem evitar a imunoterapia por completo”, salienta Pranjal Vaidya, pesquisadora do Center for Computational Imaging and Personalized Diagnostics (CCIPD). Com a novidade, explica, é possível prevenir cenários nos quais decisões equivocadas comprometeriam pessoas que buscam a cura da patologia.
Processo contínuo
Liderado por Anant Madabhushi, professor de Engenharia Biomédica do Donnell Institute, o CCIPD é referência global em detecção, diagnóstico e caracterização de vários cânceres e outras doenças a partir da combinação de imagens médicas, aprendizado de máquina e IA.
Em uma pesquisa anterior, cientistas da entidade ensinaram computadores a verificar padrões em tomografias que teriam indicado pela primeira vez a presença de cânceres de pulmão.
Um dos diferenciais da novidade que dá continuidade aos trabalhos da instituição, aponta Pradnya Patil, autora do estudo, é que ela forneceria um meio não invasivo de classificação de pacientes. “Isso pode ser uma ferramenta inestimável para se determinar a terapia sistêmica ideal para indivíduos com câncer avançado de pulmão de células não pequenas”, comemora.
Achado importante
Conduzida com dados coletados de 109 pacientes em tratamentos imunoterápicos, ressalta Patil, a pesquisa forneceu algumas pistas significativas. “Atualmente, não há biomarcadores validados para distinguir esse subconjunto de alto risco que não só não se beneficia da imunoterapia, mas que pode de fato desenvolver uma rápida aceleração da doença durante os procedimentos”, detalha.
“Esse é um achado importante porque mostra que os padrões radiômicos de tomografias de rotina são capazes de discernir três tipos de resposta em pacientes com cânceres de pulmão submetidos aos tratamentos citados – respondedores, não respondedores e hiperprocessadores”, comenta Madabhushi.
Por fim, Pranjal Vaidya indica quais foram as conclusões da equipe à frente do projeto. “Notamos que as características radiômicas fora do tumor eram mais preditivas do que aquelas dentro do tumor, e as mudanças nos vasos sanguíneos ao redor do nódulo também o eram.”
Conheça o maior e mais relevante evento de saúde do Brasil
Fonte: ScienceDaily.