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Inteligência Artificial pode ajudar a determinar onde surgiu o câncer de um paciente

Fonte

MIT | Instituto de Tecnologia de Massachusetts

Data

sexta-feira, 11 agosto 2023 14:40

Áreas

Bioinformática. Biologia. Biomedicina. Computação. Inteligência Artificial. Microbiologia. Oncologia.

Para uma pequena porcentagem de pacientes oncológicos, os médicos não conseguem determinar a origem do câncer. Isso torna muito mais difícil escolher um tratamento para esses pacientes, porque muitas drogas contra o câncer são normalmente desenvolvidas para tipos específicos de câncer.

Mas uma nova abordagem desenvolvida por pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e do Dana-Farber Cancer Institute, nos Estados Unidos, pode facilitar a identificação dos locais de origem desses cânceres enigmáticos. Usando aprendizado de máquina, os pesquisadores criaram um modelo computacional que pode analisar a sequência de cerca de 400 genes e usar essa informação para prever de onde um determinado tumor se originou no corpo.

Usando esse modelo, 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. Essa abordagem permitiu um aumento de 2,2 vezes no número de pacientes que poderiam ser elegíveis para um tratamento direcionado guiado genomicamente, com base na origem do câncer.

“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 para pacientes com cânceres de origem primária desconhecida”, disse Intae Moon, doutorando em Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT e autor principal do novo estudo.

O Dr. Alexander Gusev, professor de Medicina na Escola Médica de Harvard e no Dana-Farber Cancer Institute, é o autor sênior do artigo, publicado na revista científica Nature Medicine.

Origens misteriosas

Em 3 a 5% dos pacientes com câncer, principalmente nos casos em que os tumores já sofreram metástase, os oncologistas não têm uma maneira fácil de determinar a origem do câncer. Esses tumores são classificados como cânceres primário desconhecido.

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 para os quais se sabe que funcionam bem. Esses tratamentos direcionados tendem a ser mais eficazes e têm menos efeitos colaterais do que os tratamentos usados para um amplo espectro de cânceres, que são comumente prescritos para pacientes com câncer primário desconhecido.

“Um número considerável de indivíduos desenvolve esses cânceres de origem desconhecida todos os anos e, como a maioria das terapias é aprovada de maneira específica para o local [do câncer] (…) eles têm opções de tratamento muito limitadas [para o tratamento]”, disse o professor Alexander Gusev.

Intae Moon, que trabalha no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT e é coorientado pelo Dr. Gusev, decidiu analisar dados genéticos que são coletados rotineiramente no Instituto Dana-Farber para ver se eles poderiam ser usados para prever o tipo de câncer. Os dados consistem em sequências genéticas de cerca de 400 genes que frequentemente sofrem mutações no câncer. Os pesquisadores treinaram um modelo de aprendizado de máquina com dados de quase 30.000 pacientes diagnosticados com um dos 22 tipos de câncer conhecidos. Esse conjunto de dados incluiu pacientes do Memorial Sloan Kettering Cancer Center e doVanderbilt-Ingram Cancer Center, bem como do Dana-Farber Cancer Institute.

Os pesquisadores então testaram o modelo resultante em cerca de 7.000 tumores que não haviam considerado antes, mas cujo local de origem era conhecido. O modelo, que os pesquisadores chamaram de OncoNPC, foi capaz de prever suas origens com cerca de 80% de precisão. Para tumores com previsões de alta confiança, que constituíam cerca de 65% do total, sua precisão aumentou para cerca de 95%.

Após esses resultados encorajadores, os pesquisadores usaram o modelo para analisar um conjunto de cerca de 900 tumores de pacientes com câncer primário desconhecido, todos do Instituto Dana-Farber. Eles descobriram que, para 40% desses tumores, o modelo foi capaz de fazer previsões de alta confiança.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (em inglês).

Fonte: Anne Trafton, MIT News. Imagem: células malignas de câncer de mama em metástase no fígado. Fonte: National Cancer Institute/NIH Visuals Online.

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