TECNOLOGIA ENCONTRA SINAIS DE CÂNCER DE PÂNCREAS QUE PASSAM DESPERCEBIDOS

Uma inteligência artificial conseguiu identificar alterações associadas ao câncer de pâncreas em tomografias realizadas muito antes de a doença ser diagnosticada. O sistema, chamado REDMOD, reconheceu padrões que não haviam sido identificados durante as avaliações radiológicas convencionais, com uma antecedência mediana de 475 dias no conjunto independente de teste.

A pesquisa investiga como a análise computacional de exames já realizados pode contribuir para reconhecer sinais precoces de um dos tipos de câncer mais difíceis de detectar em seus estágios iniciais.

I.A analisa padrões de tomografias para procurar sinais associados ao câncer de pâncreas antes do diagnóstico

Sistema identifica alterações que podem escapar à análise visual

O REDMOD foi desenvolvido para analisar características muito sutis da textura do tecido pancreático. Por meio de uma técnica conhecida como radiômica, o sistema extrai informações quantitativas das imagens médicas, identificando padrões que podem não ser perceptíveis a olho nu.

A ferramenta também delimita automaticamente a região do pâncreas nas tomografias, separando o órgão das estruturas próximas. Isso permite concentrar a análise no tecido pancreático e reduzir diferenças decorrentes da avaliação manual das imagens.

A proposta é detectar mudanças na organização do tecido que possam estar relacionadas ao desenvolvimento do câncer, mesmo quando o exame ainda não apresenta uma alteração claramente reconhecível pelos métodos convencionais.

Pesquisa analisou exames anteriores ao diagnóstico

Os pesquisadores reuniram tomografias abdominais de 219 pacientes que posteriormente receberam o diagnóstico de adenocarcinoma ductal pancreático, o tipo mais comum de câncer de pâncreas. Quando os exames foram realizados, os radiologistas não haviam identificado sinais da doença.

As imagens foram comparadas às de 1.243 pessoas que não desenvolveram câncer de pâncreas durante até três anos de acompanhamento. A equipe dividiu os dados em conjuntos para desenvolver e testar o modelo, além de realizar avaliações adicionais com exames de outras instituições.

No conjunto independente de teste, o intervalo mediano entre a tomografia e o diagnóstico foi de 475 dias. Isso significa que metade dos casos analisados nesse grupo teve os exames realizados antes desse intervalo e metade, depois dele.

O resultado não significa que todos os casos tenham sido identificados com mais de um ano de antecedência. Os exames abrangeram períodos diferentes, incluindo imagens realizadas até aproximadamente três anos antes do diagnóstico.

Em uma das comparações, o REDMOD alcançou sensibilidade de 73%, enquanto a avaliação dos radiologistas experientes chegou a aproximadamente 39%. A sensibilidade indica a proporção de pessoas que realmente tinham a doença e foram corretamente identificadas pelo método.

A diferença foi ainda maior entre os exames realizados mais de dois anos antes do diagnóstico. Nesse recorte, a sensibilidade do sistema chegou a 68%, contra 23% entre os radiologistas.

Por que antecipar a detecção pode fazer diferença

O câncer de pâncreas costuma apresentar poucos sinais específicos no início e, em muitos casos, é descoberto quando já está avançado. Isso dificulta o tratamento e reduz as possibilidades de intervenção em tempo oportuno.

Uma tecnologia capaz de reconhecer sinais precoces em exames realizados por outros motivos poderia, no futuro, ajudar médicos a identificar pacientes que precisam de investigação adicional. A possibilidade é especialmente relevante porque as tomografias já fazem parte da avaliação de diferentes condições de saúde.

Ainda assim, encontrar um padrão associado à doença não equivale a confirmar um diagnóstico. Um resultado produzido pelo sistema precisaria ser interpretado por profissionais de saúde e, conforme o caso, complementado por outros exames e avaliações clínicas.

Apesar dos resultados, o REDMOD ainda não está pronto para ser utilizado como ferramenta rotineira de rastreamento ou diagnóstico. A pesquisa foi retrospectiva, ou seja, analisou exames de pessoas cujo desfecho clínico já era conhecido, em vez de acompanhar prospectivamente pacientes para verificar se o sistema conseguiria prever novos casos.

Os próprios pesquisadores apontam a necessidade de estudos prospectivos, especialmente com pessoas que apresentam maior risco de desenvolver a doença. Também será importante avaliar o desempenho em populações mais diversas e entender como os resultados poderiam ser incorporados ao fluxo de trabalho dos serviços de saúde.