Estudo da Mayo Clinic mostra que a IA pode melhorar a previsão de recorrência de câncer colorretal

PHOENIX, Arizona – Em um estudo multinacional liderado por uma equipe de pesquisa da Mayo Clinic usando inteligência artificial (IA), os pesquisadores desenvolveram um algoritmo para melhorar a previsão de recorrência de câncer colorretal. Os resultados do estudo estão publicados na revista médica Gastroenterology.

Excluindo os cânceres de pele, o câncer colorretal é o terceiro câncer mais comum diagnosticado nos EUA,  segundo  a Sociedade Americana contra o câncer (American Cancer Society).

O Dr. Rish Pai (Ph.D.), patologista da Mayo Clinic no Arizona e autor sênior, desenvolveu o QuantCRC (um algoritmo de segmentação de aprendizado profundo), para identificar diferentes regiões dentro de tumores usando quase 6.500 imagens de lâminas digitais.

Foram registrados quinze parâmetros de cada imagem de câncer colorretal que foram comparados com as descobertas no laudo patológico e nos registros de saúde. Em seguida, foi desenvolvido um modelo de prognóstico usando o QuantCRC para prever a sobrevida livre de recorrência.

Os pesquisadores usaram bioespécimes de câncer colorretal de locais participantes do consórcio internacional Colon Cancer Family Registry na Austrália, no Canadá e nos EUA, incluindo a Mayo Clinic, para compor a coorte de treinamento interno. Eles validaram os resultados com uma coorte externa de locais que não participam do Colon Cancer Family Registry no Canadá e nos EUA.

“O QuantCRC pode identificar diferentes regiões dentro do tumor e extrair dados quantitativos dessas regiões”, diz o Dr. Pai. “O algoritmo converte uma imagem em um conjunto de números exclusivo para aquele tumor. O grande número de tumores que analisamos nos permitiu saber quais características eram mais preditivas do comportamento do tumor. Agora podemos aplicar o que aprendemos aos novos casos de câncer de cólon para prever como o tumor se comportará.”

O algoritmo pode, por exemplo, identificar um subconjunto de pacientes que podem não precisar receber quimioterapia, dada a baixa probabilidade de recorrência. Também pode ajudar a identificar os pacientes com alto risco de recorrência que podem se beneficiar de um tratamento ou acompanhamento mais intensivo.

Dr. Pai diz que espera que este estudo seja útil para pacientes com câncer de cólon, patologistas que examinam amostras de câncer de cólon e oncologistas que tratam a doença. 

“Para pacientes com câncer de cólon, o algoritmo oferece aos oncologistas outra ferramenta para ajudar a orientar a terapia e o acompanhamento”, acrescenta ele.

A equipe de pesquisadores da Austrália, do Canadá e dos EUA concluiu que o QuantCRC fornece uma adição poderosa ao relatório patológico de rotina do câncer colorretal. Um modelo de prognóstico usando o QuantCRC poderia melhorar a previsão de sobrevida livre de recorrência.

Como próxima etapa da pesquisa, o Dr. Pai diz que planeja usar o QuantCRC para entender melhor os mecanismos de recorrência do tumor e ver se o algoritmo pode prever a resposta para certos tratamentos, como a imunoterapia.

O financiamento para este estudo foi parcialmente fornecido pelo Colon Cancer Family Registry, que é parcialmente apoiado pelo financiamento do Instituto Nacional do Câncer (National Cancer Institute) e dos Institutos Nacionais da Saúde (National Institutes of Health) dos EUA (U01 CA167551).

Além do Dr. Pai, outros autores da Mayo Clinic são: Dra. Imon Banerjee (Ph.D.), Dra. Noralane Lindor, Dr. Bhavik Patel e Dr. Niloy Jewel Samadder

Para ver a lista completa de autores, informações de divulgação e uma lista completa daqueles que financiaram o estudo, consulte o artigo.

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