Tecnologia inovadora utiliza inteligência artificial para identificar precocemente os tipos mais agressivos de câncer
Pesquisadores da Faculdade de Medicina da USP de Ribeirão Preto desenvolveram uma ferramenta baseada em inteligência artificial (IA) capaz de prever a agressividade de diferentes tipos de câncer. A tecnologia analisa o potencial de crescimento dos tumores e sua resistência aos tratamentos convencionais, Cientistas de Ribeirão Preto desenvolvem ferramenta, auxiliando no diagnóstico e no planejamento de terapias personalizadas.
Desenvolvimento do modelo: O estudo foi liderado por Renan Santos Simões e utilizou um modelo de aprendizado de máquina para criar uma assinatura a partir de células-tronco, permitindo avaliar o perfil de agressividade dos tumores desde o primeiro diagnóstico. Foram analisadas proteínas de mais de 1.100 amostras, abrangendo 11 tipos de câncer, incluindo os de cabeça e pescoço, útero, mama, ovário, pulmão, rim, cérebro, colo e pâncreas.
Resultados e validação: A plataforma identificou padrões proteicos relacionados à agressividade tumoral e gerou o índice Protsy, que auxilia na distinção entre células tumorais e não tumorais. O desempenho foi positivo em todos os tipos de câncer analisados, com melhores resultados nos tumores de útero e cabeça e pescoço. A ferramenta já passou por testes de validação com diferentes bases de dados, demonstrando consistência na identificação das células.
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Aplicação clínica e próximos passos
O desafio atual é aplicar o modelo em novos grupos de pacientes, especialmente no Brasil, para confirmar sua eficácia em diferentes populações. O grupo de pesquisa iniciou testes com tumores renais e planeja avançar na aplicação prática para casos de câncer de cabeça e pescoço. A expectativa é que a ferramenta esteja disponível em hospitais e centros de diagnóstico oncológico nos próximos anos.
Entenda melhor
A inteligência artificial na oncologia permite analisar grandes volumes de dados biológicos rapidamente, identificando padrões que seriam difíceis de detectar manualmente. Isso contribui para diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados, aumentando as chances de sucesso no combate ao câncer.
