Um sistema de diagnóstico com intervenção de Inteligência Artificial (IA), chamado FastGlioma, consegue detetar em dez segundos, durante uma cirurgia oncológica, se existem resíduos do tumor cerebral operado.
Esta tecnologia, explicada no estudo publicado na Nature, e desenvolvida por investigadores da Universidade do Michigan (EUA) e da Universidade da Califórnia (EUA), superou os métodos que se conhecem para identificar o que resta de um tumor de ampla margem.
“O FastGlioma é um sistema de diagnóstico baseado em inteligência artificial que tem o potencial de mudar o campo da neurocirurgia, melhorando imediatamente a gestão de pacientes com gliomas difusos”, disse Todd Hollon, neurocirurgião na Universidade do Michigan Health e professor assistente de neurocirurgia na Escola Médica da Universidade do Michigan.
“A tecnologia funciona mais rápido e com mais precisão do que os métodos de cuidados padrão atual para a deteção de tumores e poderia ser generalizada a outros diagnósticos pediátricos e adultos de tumor cerebral. Poderia servir como um modelo fundamental para guiar a cirurgia de tumor cerebral.”
Numa cirurgia oncológica, o neurocirurgião raramente consegue remover toda a massa do tumor, sendo o que resta conhecido como tumor residual. É comum, durante a cirurgia, confundir-se cérebro saudável e tumor residual na cavidade onde a massa foi removida – já que a semelhança do tumor residual com o tecido cerebral saudável continua a ser um grande desafio. As equipas usam métodos como imagens de ressonância magnética e agentes de imagem fluorescente, mas estes métodos não podem ser usados em todos os tipos de tumor e locais.
Neste estudo, foram também analisadas amostras de 220 pacientes que realizaram operações com diagnóstico de glioma difuso de baixo e de alto grau. A precisão de deteção do FastGlioma foi, em média, de aproximadamente 92%. Comparando cirurgias guiadas com a IA ou com métodos guiados por imagens e fluorescência, a tecnologia IA não detetou um tumor residual de alto risco 3,8% das vezes, em comparação com a taxa de erro de 25% dos métodos convencionais.
“Este modelo é um avanço inovador das técnicas cirúrgicas existentes, pois rapidamente identifica a infiltração do tumor em resolução microscópica usando IA, reduzindo muito de perder o tumor residual na área onde um glioma é ressecado” explicou Shawn Hervey-Jumper, professor de neurocirurgia na Universidade da Califórnia e ex-residente de neurocirurgia na Universidade do Michigan Health.
Inteligência Artificial avalia restos de tumor
O FastGlioma combina imagens óticas microscópicas com modelos de fundação (um tipo de IA) para avaliar e detetar o que resta de um tumor cerebral. Estes modelos, como o GPT-4 e o DALL E 3, podem ser adaptados a uma ampla gama de tarefas com base nos seus dados diversificados.
Para criá-lo, os investigadores estudaram previamente o modelo de fundação visual com o uso de mais de 11 mil espécimes cirúrgicos e 4 milhões de campos microscópicos únicos de visão. Estes são transformados em imagens pela histologia estimulada de Raman (método de imagem ótica de alta resolução desenvolvida na Universidade do Michigan).
“O FastGlioma pode detetar o tecido residual do tumor sem recorrer a procedimentos demorados da histologia e a grandes conjuntos de dados de IA médica, que são escassos” disse Honglak Lee, coautor e professor de Ciência da Computação e da Engenharia na Universidade do Michigan.
As imagens de resolução total demoram cerca de 100 segundos a serem obtidas usando a histologia Raman, já uma imagem de resolução mais baixa, n “modo rápido”, leva apenas 10 segundos.
O futuro da IA no cancro
Nos últimos 20 anos, as taxas de tumor residual após neurocirurgia não melhoraram.
O tumor residual traduz-se não só por uma pior qualidade de vida e por uma morte mais precoce dos doentes, mas também por um aumento dos encargos para os sistemas de saúde. Prevê-se, aliás, a necessidade de 45 milhões de intervenções cirúrgicas anuais, em todo o mundo, até 2030.
As iniciativas globais contra o cancro recomendam a incorporação de novas tecnologias, incluindo métodos avançados de imagiologia e IA, na cirurgia oncológica. O FastGlioma não é só uma ferramenta acessível e económica para equipas de neurocirurgia que operam gliomas, segundo investigadores, também pode detetar com precisão o tumor residual para vários diagnóstivos de tumores não-glioma, incluindo tumores cerebrais pediátricos, como o meduloblastoma, ependimoma e meningiomas.
Fonte: Medical Xpress
