Inteligência artificial torna mamografia mais certeira, e exame de laboratório pode vir a identificar células cancerosas em até quatro horas
Dois grupos de pesquisadores brasileiros estão
trabalhando para tornar o diagnóstico do câncer de mama mais rápido e certeiro.
Em frentes diferentes, uma dupla de engenheiros propõe o uso de inteligência
artificial na leitura de mamografias, e uma equipe de pesquisadores, um exame
que pode identificar células cancerosas de forma mais rápida do que a biópsia.
O primeiro passo para o diagnóstico do câncer de mama é a mamografia. Os
engenheiros Rodrigo Greco e Fernando Peixoto se debruçaram nos últimos meses
sobre o exame para construir um sistema que ajuda médicos radiologistas a
analisarem as imagens obtidas por mamógrafos.
Sua proposta permite que cada exame seja analisado ao menos duas vezes antes de
o resultado ser entregue ao paciente, protocolo que é recomendado por
institutos de oncologia, mas não costuma ocorrer, pelo número de profissionais
nos centros hospitalares.
O sistema já é utilizado no Hospital de Amor de Barretos (438 km de São Paulo),
que realizava cerca de 3.000 mamografias por dia antes da pandemia de Covid-19
e, aos poucos, retoma o patamar.
Em 2019, a instituição atendeu 225 mil pacientes gratuitamente em 50 unidades
fixas e móveis espalhadas por todos os estados do país.
Antes, os exames realizados pelo hospital eram analisados por um radiologista
e, em caso de suspeita de câncer, a imagem era encaminhada para outro
profissional, que o analisava sem saber a opinião do especialista anterior, a
leitura às cegas.
Os cerca de 85% exames considerados normais eram analisados por somente um
radiologista. Destes, 5% eram escolhidos por amostragem para uma segunda
leitura.
A inteligência artificial permitiu ao hospital analisar todos os exames duas
vezes. Os considerados suspeitos passam ainda por um segundo radiologista.
O sistema da Aquila Med, de Greco e Peixoto, foi criado a partir de um banco de
dados alimentado com 50 mil exames de mamografia -80% deles doados pelo
Hospital de Amor, que agora utiliza a tecnologia gratuitamente.
Os exames já haviam sido previamente analisados por radiologistas antes de
serem inseridos na base. Eles ensinaram o algoritmo do sistema a identificar
elementos que podem indicar a presença do câncer, como calcificações.
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O sistema, batizado de SmartDR começou a ser elaborado no início deste ano e entrou em funcionamento em agosto no Hospital de Amor. A médica radiologista Silvia Sabino, à frente do setor, diz que, apesar de ainda precisar de ajustes, a tecnologia acertou a análise de quase todos os 5.000 exames avaliados até agora.
'Tenho mais confiança do que no próprio humano. A capacidade do leitor humano em diagnosticar o câncer chega a 90%. Com a máquina, sobe para 98%, e a discrepância entre a tecnologia e o radiologista é pequena.'
O SmartDR, deve ficar pronto para ser comercializado no final de 2020. Além do Hospital de Amor, ele já está em testes em clínicas em Ribeirão Preto, Goiânia e Porto Alegre. Em breve, deve chegar também a centros oncológicos na Argentina, nos Estados Unidos e em Portugal.
O mastologista Marcelo Bello, diretor da unidade do Inca (Instituto Nacional de Câncer) responsável por tratar câncer de mama, diz que a dupla leitura é essencial, apesar de não ser obrigatória, e enxerga a inteligência artificial como aliada.
'Eu sou fã. Provavelmente nunca vai substituir ninguém, mas, agregado à mamografia de rastreamento, pode ser uma salvação e evitar resultados equivocados. No mundo todo, isso ainda não decolou como deveria, mas estamos todos empolgados.'
Um dos países engajados no uso dessa tecnologia é a Inglaterra. Uma pesquisa publicada em janeiro pela revista Nature apontou que o sistema superou radiologistas britânicos e foi mais preciso nos diagnósticos.
Quando o resultado da mamografia aponta suspeita de câncer, uma biópsia é requerida para concluir o diagnóstico. No SUS, o procedimento tem espera média de 40 dias, segundo o Tribunal de Contas da União.
A demora pode ser crucial, já que o diagnóstico rápido propicia tratamentos menos invasivos e mais eficazes. Foi com isso em mente que um grupo de pesquisadores da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) pensou em acelerar o procedimento.
A proposta é reconhecer, em poucas horas, a presença de células cancerosas no tecido mamário por meio de citometria de fluxo -exame que analisa características físicas, químicas e biológicas das células.
A pesquisa, financiada pelo CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), surgiu a partir da experiência do grupo com a técnica para diagnóstico de outros cânceres.
O exame já é usado em casos suspeitos de linfoma e leucemia. Agora, o grupo da UFSC quer utilizá-lo para identificar cânceres sólidos, como o de mama e, no futuro, o de boca.
Para isso, tecidos coletados na mama são transformados em amostras líquidas, com uso de enzimas e solução salina, para que possam ser inseridos em um citômetro. O equipamento emite um feixe de luz sobre a amostra e coleta as informações.
O resultado fica pronto em quatro horas, de acordo com a professora de pós-graduação em farmácia da UFSC, Maria Cláudia da Silva, que coordena as análises clínicas realizadas no hospital da universidade.
'O nosso método é complementar', diz, frisando que o diagnóstico definitivo depende de exames de biópsia e imuno-histoquímica (que localiza antígenos). 'Mas, em vez de o patologista usar vários marcadores, ele utiliza aqueles que eu já observei.'
A oncologista Laura Testa, chefe do setor de câncer de mama do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo, vê o estudo de forma positiva. Ela diz que o citômetro é acessível à maioria das universidades e centros oncológicos.
Ela, porém, alerta para o cuidado que os pesquisadores devem ter ao transformar o tecido mamário sólido em amostra líquida. 'Se você colocar no citômetro um material que não é da doença, você pode ter falso positivo ou negativo.'
A proposta se mostrou eficaz para amostras de pacientes com câncer em tratamento. O próximo passo é descobrir se a citometria de fluxo também vai detectar células tumorais em pacientes que ainda sem diagnóstico.
Por Pedro Martins, na Folha Online
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