Notícia

Novo sistema computacional chega a 99% de acerto no diagnóstico e classificação de câncer que ataca sistema linfático

Fonte

Jornal da Unesp

Data

terça-feira, 16 maio 2023 19:20

Áreas

Bioinformática. Biologia. Computação. Diagnóstico. Engenharia Biológica. Imunologia. Microbiologia. Oncologia. Saúde Pública.

Cada vez mais  pesquisas têm explorado o potencial das tecnologias de inteligência artificial em processos de diagnósticos clínicos. Em uma nova investigação, liderada pelo Dr. Leandro Alves Neves, professor do Departamento de Ciências de Computação e Estatística da Universidade Estadual Paulista (Unesp – campus de  São José do Rio Preto), um grupo de pesquisadores buscou determinar a melhor combinação de técnicas para o diagnóstico e a classificação do chamado linfoma não-Hodgkin (LNH).

Os linfomas não-Hodgkin são tumores malignos que afetam o sistema linfático, um componente do sistema imunológico, que é o responsável por auxiliar no combate a doenças e infecções. Segundo dados do Ministério da Saúde, o número de casos desse tipo de câncer duplicou nos últimos 25 anos. Dentre os 90 mil casos de câncer identificados entre 2010 e 2020, 74% foram classificados como linfoma não-Hodgkin. Segundo o Instituto Nacional de Câncer (INCA), apenas em 2022 foram diagnosticados mais de 12 mil novos casos.

Não é fácil detectar o LNH, pois ele apresenta sintomas comuns e que podem facilmente ser associados a outras doenças, como febre, suores noturnos, perda de peso, coceiras na pele e, o mais diferenciado, aumento de linfonodos do pescoço, axilas ou virilhas. Além disso, a patologia se caracteriza por grande diversidade, contabilizando-se nada menos do que vinte tipos diferentes de LNH. A essa diversidade corresponde uma variação nas células do sistema linfático que são atingidas pela patologia, o que, por sua vez, demanda tratamentos distintos. E a chave para encontrar o tratamento adequado, com as ações mais apropriadas para cada tipo de LNH, está no diagnóstico correto.

Atualmente, essa identificação se dá por meio de biópsia. Retiram-se amostras do tumor que a seguir passam por um processo de tingimento com corantes, como a hematoxilina e eosina (H&E). A etapa posterior envolve a condução de observações microscópicas por especialistas, em busca de sinais característicos do linfoma. Essa análise é extremamente complexa pois, além das dificuldades e subjetividades inerentes à classificação visual, há também a possibilidade de que um mesmo tumor venha a apresentar diferentes características em termos de tamanho, forma e padrão. O conjunto desses fatores pode dificultar a classificação correta, e isso tem estimulado pesquisadores a desenvolverem sistemas computacionais que possam dar suporte ao diagnóstico, auxiliando especialistas no processo de análise das amostras.

Focada em três tipos de LNH – Leucemia Linfoide Crônica, no Linfoma Folicular e no Linfoma de Células do Manto -,  a pesquisa buscou formas de combinar técnicas computacionais e de preparação das imagens para encontrar a melhor combinação de métodos, de forma a resultar num crescimento do grau de precisão, tanto para o diagnóstico de linfoma não-Hodgkin, como para a classificação do tipo de LNH em questão.

Nesse novo método, os pesquisadores empregaram uma técnica que até então não havia sido aplicada para o estudo desse tipo de tumor, chamada de entropia amostral (SampEn).

O artigo, publicado na revista científica Expert Systems with Applications, fez parte da pesquisa de mestrado de Guilherme Botazzo Rozendo, no Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação da Unesp, sob orientação do professor Leandro Neves. A colaboração entre professor e estudante teve início desde cedo. “Antes de entrar na universidade eu trabalhei em um hospital como técnico de informática e gostei muito dessa área. Logo que comecei a graduação procurei um docente que atuasse na área com isso, que no caso era o professor Leandro”, lembrou Guilherme Rozendo. A dupla trabalha em conjunto desde 2014, primeiro ano da graduação de Guilherme Rozendo, e a colaboração segue até hoje, com o professor Leandro Neves como orientador de doutorado do jovem pesquisador.

Para a pesquisa, o grupo utilizou 30 amostras histológicas, 10 para cada tipo de linfoma, e, a partir destas, foram geradas 375 imagens: 113 de Leucemia Linfoide Crônica, 140 de Linfoma Folicular e 122 de Linfoma de Células do Manto. Como resultado, o grupo foi capaz de identificar quais técnicas de tingimento e segmentação, associadas a um determinado nível de ruído, apresentaram resultados mais precisos quando combinadas à análise da entropia amostral, alcançando taxas de acerto entre 98,7% e 99,6%.

O conjunto de métodos encontrado pelos pesquisadores faz parte de um pacote que o professor Leandro Neves espera que venha a ser utilizado como ferramenta de auxílio a especialistas em clínicas e hospitais tanto para o diagnóstico quanto para a classificação dos linfomas não-Hodgkin. Em artigo anterior, publicado na revista científica Software Impacts, o grupo já havia disponibilizado o código desenvolvido para a técnica de entropia amostral. Já a publicação mais recente apresenta, além do código, o conjunto de técnicas que melhor funcionam em conjunto. “Nós tornamos públicos os cálculos que usamos para construir o método. Isso abre a possibilidade de que outros grupos, ao redor do planeta, contribuam para o aprimoramento e para a melhoria dessas técnicas”, disse o professor Leandro Neves. Ele ressalta que no momento a pesquisa segue em fase laboratorial, buscando compreender os limites da capacidade do uso combinado das técnicas tanto em relação ao linfoma não-Hodgkin como também para o diagnóstico de outras doenças, incluindo a COVID-19 e o câncer colorretal.

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a notícia completa na página do Jornal da Unesp.

Fonte: Malena Stariolo, Jornal da Unesp. Imagem: O sistema linfático se conecta com o sistema sanguíneo e é frequentemente considerado parte do sistema circulatório. É composto de tecidos e órgãos que produzem, armazenam e transportam células que ajudam o corpo a combater infecções e outras doenças. Fonte: Terese Winslow via National Cancer Institute/NIH.

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