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    Câncer de próstata: IA pode ajudar no diagnóstico e tratamento, diz estudo

    Modelo desenvolvido por pesquisadores ajudou a identificar e medir lesões agressivas do tumor, facilitando a tomada de decisões sobre o manejo

    Gabriela Maraccinida CNN

    Pesquisadores dos Estados Unidos treinaram e validaram um modelo de inteligência artificial (IA) que pode identificar e medir lesões agressivas do câncer de próstata. A tecnologia permite que médicos tomem decisões mais precisas e informadas para o tratamento do tumor. Os resultados da pesquisa feita com a IA foram publicados na revista médica Radiology na última terça-feira (29).

    O câncer de próstata é o segundo mais comum entre os homens no Brasil, atrás apenas do câncer de pele não melanoma, segundo o Instituto Nacional do Câncer (Inca). O diagnóstico precoce do tumor é essencial para aumentar a chance de tratamento bem-sucedido.

    Para desenvolver um método consistente de estimativa do tamanho do câncer de próstata, pesquisadores do Mass General Brigham, empresa de pesquisa hospitalar dos Estados Unidos, treinaram e validaram um modelo de IA baseado em exames de ressonância magnética de 732 pacientes com o tumor.

    O modelo foi capaz de identificar e demarcar as bordas de 85% das lesões de próstata mais agressivas radiologicamente. Além disso, o modelo de IA identificou que tumores com volume maior foram associados a um risco maior de falha do tratamento e maior risco de metástase, independentemente de outros fatores relacionados.

    Os pesquisadores acreditam que a ferramenta pode ser usada para ajudar os médicos a entender a agressividade de um tumor, para informar planos de tratamento mais personalizados e para orientar a radioterapia.

    “O volume tumoral determinado pela IA tem o potencial de promover a medicina de precisão para pacientes com câncer de próstata, melhorando nossa capacidade de entender a agressividade do câncer de um paciente e, portanto, recomendar o tratamento mais adequado”, afirma David D. Yang, primeiro autor do estudo e médico do Departamento de Radio-Oncologia do Brigham and Women’s Hospital, em comunicado à imprensa.

    Como a IA pode ajudar no tratamento do câncer de próstata?

    O trabalho dos pesquisadores buscou investigar se as estimativas de tamanho identificadas pelo modelo de IA estavam associadas ao sucesso do tratamento após cinco a 10 anos do diagnóstico do câncer de próstata.

    Eles mostraram que o modelo de IA foi capaz de localizar e medir cerca de 85% dos tumores de próstata que tinham uma pontuação 5 no sistema PI-RADS (Prostate Imaging Reporting and Data System). Essa pontuação indica alto risco do câncer de próstata.

    Além disso, as estimativas de tamanho dadas pelo modelo de IA mostraram potencial prognóstico: tumores maiores foram associados a um risco maior de recidiva do câncer de próstata (ou seja, retorno do tumor). Essa predição foi feita através da medição dos níveis sanguíneos de antígeno prostático específico (PSA), tanto em pacientes tratados cirurgicamente quanto com radiologia.

    “A medição de IA em si pode nos dizer algo adicional em termos de resultados do paciente”, diz o autor sênior Martin King, do Departamento de Oncologia de Radiação do Brigham. “Para os pacientes, isso pode realmente dizer algo sobre quais são as chances de cura e a probabilidade de que seu câncer ocorra novamente ou sofra metástase no futuro.”

    Os pesquisadores também notaram que o modelo de IA pode ajudar oncologistas da área de radiologia ao apontar a região focal do tumor, orientando-os para um tratamento mais preciso e direcionado. A ferramenta também mostrou-se ser um teste mais rápido para prever a agressividade do câncer em comparação aos métodos tradicionais, o que aumenta as chances de início precoce do tratamento.

    Futuramente, os pesquisadores planejam testar o modelo com um conjunto de dados maior e multi-institucional.

    “Queremos validar nossas descobertas, usando outras instituições e coortes de pacientes com diferentes características de doenças, para garantir que essa abordagem seja generalizável a todos os pacientes”, diz Yang.

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