Notícia

Algoritmos de aprendizado profundo tornam mais precisa a terapia de prótons para pacientes oncológicos

Fonte

TU Delft | Universidade Técnica de Delft

Data

sexta-feira, 16 dezembro 2022 16:35

Áreas

Bioinformática. Ciência de Dados. Computação. Entrega de Medicamentos. Física Médica. Inteligência Artificial. Medicina de Precisão. Medicina Nuclear. Microbiologia. Radioterapia. Saúde Pública.

“10 milhões de pessoas por ano morrem de câncer, mas muitos milhões sobrevivem em longo prazo após receber tratamentos de radioterapia, então se você puder fazer um modelo computacional que aumente a eficácia ou diminua os efeitos colaterais em apenas alguns pontos percentuais, isso pode ajudar milhares de pacientes”, disse o Dr. Zoltán Perkó, especialista em Aprendizado Profundo, Inteligência Artificial e Física Computacional da Universidade Técnica de Delft (TU Delft), nos Países Baixos.

Com base no Departamento de Ciência e Tecnologia de Radiação da TU Delft, o professor Zoltán está desenvolvendo novas ferramentas de modelagem e métodos numéricos para tornar o direcionamento para tumores na terapia de prótons muito mais preciso, reduzindo assim os danos aos tecidos saudáveis circundantes: “O objetivo geral é dar o melhor tratamento possível a cada paciente”.

Pesquisa de Quantificação de Incerteza

O Dr. Zoltán Perkó trabalha com Modelagem Quantitativa de Incertezas. “Quando você tem um sistema complexo, digamos um avião, muito trabalho de design é feito para construir um modelo computacional muito detalhado, explorando o que aconteceria sob certas circunstâncias, como voar em uma tempestade ou pousar com fortes ventos cruzados. Para calcular como esses sistemas se comportariam nesses casos, são necessários modelos muito complexos e, como sempre há incertezas, precisamos saber como elas impactariam no desempenho do avião. Essa é a ideia por trás da quantificação da incerteza: reconhecer que existem todas essas incógnitas e tentar descobrir seus efeitos para que o projeto final seja seguro e eficiente.” Na prática, isso envolve muitas simulações, o que pode ser muito caro, por isso parte da pesquisa do Dr. Zoltán foi tentar agilizar todo esse processo. Com doutorado em Quantificação de Incertezas no campo da Física de Reatores Nucleares, o professor Zoltán Perkó redirecionou sua atuação para a área de Física Médica.

Dos resíduos nucleares à terapia de prótons

“Isso foi em 2014, quando a Holanda também estava começando a discutir a introdução da terapia de prótons no mundo médico como uma forma de radioterapia de última geração para pacientes com câncer. A principal vantagem da terapia de prótons em comparação com outros tipos de radioterapia é que ela permite irradiar o tumor com muito mais precisão, sem danificar os tecidos saudáveis circundantes. Isso significa que a segmentação deve ser muito precisa, o que foi imediatamente uma conexão com incertezas”, explicou o pesquisador. Na verdade, existem muitas incertezas relacionadas aos pacientes e seu tratamento: “Por exemplo, um ciclo de radioterapia geralmente dura várias semanas e os pacientes podem mudar ao longo desse tempo – eles perdem peso, talvez o tumor mude de forma ou tamanho e, claro, cada paciente é diferente.”

Otimização da Radioterapia

Na época, foi oferecido a Zoltán um cargo na Universidade Harvard, nos Estados Unidos, para realizar sua pesquisa de pós-doutorado sobre otimização de radioterapia: “Trabalhar nos Estados Unidos sempre foi um sonho meu e adorei cada minuto!” Alguém pode perguntar: com experiência em física de reatores nucleares, não foi um desafio entrar na física médica? “É claro que reatores e pacientes são muito diferentes, mas minha pesquisa se concentrou nos chamados métodos não invasivos, o que significa que você não precisa conhecer os detalhes do problema, pois a técnica de otimização da quantificação da incerteza é a mesma. Então, se você usa meus algoritmos em um reator nuclear ou em um paciente com câncer, não importa – é a mesma técnica.”

O poder do aprendizado profundo

Depois de dois anos nos Estados Unidos, o Dr. Zoltán voltou para Delft pela oferta de um cargo de professor e pela chance de estabelecer e administrar seu próprio grupo de pesquisa, que atualmente está desenvolvendo métodos de aprendizado profundo e Inteligência Artificial (IA) para uso em terapia médica e medicina nuclear. “Com a ciência computacional, você tem regras básicas sobre como o mundo funciona, e colocamos essas regras em um computador e depois simulamos sistemas complexos que funcionam de acordo com essas regras. Isso significa que podemos usar essas simulações para calcular as coisas para nos ajudar a analisar nosso sistema ou otimizar nosso design. O grande poder da técnica de Aprendizado Profundo é que ele meio que vem de outra direção – ele diz: ‘Não sei nada sobre as regras ou como o mundo funciona, mas tenho muitos dados, então posso tentar aprender como o mundo funciona’”. Na prática, isso significa que, se tivermos muitas imagens digitais, por exemplo, de milhares de exames de pacientes com tumores, as técnicas de Aprendizado Profundo podem desenvolver novas regras com base no que aprenderam ao analisar todas essas imagens para detectar onde está o tumor e então sugerir o melhor tratamento possível.

Trabalhando com o Holland Proton Therapy Center em Delft e o Erasmus Medical Center em Rotterdam, o grupo de pesquisa do professor Zoltán já contribuiu para a melhoria dos tratamentos. “Nossos métodos de quantificação de incerteza ajudaram a garantir que a terapia de prótons como forma de tratamento do câncer seja robusta e segura”. Além disso, a pesquisa de incerteza também está ajudando a corrigir o movimento causado pela respiração do paciente – um desafio importante ao tentar atingir um tumor em movimento com a mais alta precisão. “Desenvolvemos o estado da arte atual em cálculos de dose rápidos e precisos por meio de um método de Aprendizado Profundo, o que significa que, no futuro, poderemos alterar as dosagens diariamente conforme necessário, ou mesmo em tempo real. ”

Causando impacto

Embora o professor Zoltán Perkó também ainda esteja trabalhando no campo da segurança nuclear, ele está extremamente feliz com sua escolha de seguir o caminho da física médica: “Antes de tudo, eu simplesmente amo o campo – o campo médico é muito mais impactante em certo sentido… quero dizer, o que eu estava fazendo com a pesquisa de energia nuclear era sobre reatores nucleares de nova geração – que ainda não existem  – , enquanto existem cerca de 100 clínicas de prótons no mundo já tratando pacientes: então, o que você puder fazer neste sentido tem foco direto na aplicação real. Eu gosto do campo nuclear, e há pesquisas maravilhosas e de importância crucial para fazer lá, mas na prática clínica podemos fazer melhorias agora mesmo! Então, para mim, isso é uma grande parte da motivação, com certeza”, concluiu o pesquisador.

Acesse a notícia completa na página da Universidade Técnica de Delft (em inglês).

Fonte: TU Delft. Imagem: professor Zoltán Perkó. Fonte: Divulgação, TU Delft.

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