Newswise — ROCHESTER, Minnesota — Existe uma estimativa de que o câncer de pâncreas se tornará a segunda causa principal de morte provocada por câncer até 2030. Com um prognóstico desolador, aproximadamente 70 por cento dos pacientes morrem no primeiro ano de diagnóstico. Infelizmente, 40 por cento dos cânceres de pâncreas não são detectados nos exames de tomografia computadorizada (TC), então, eles avançam para um estágio incurável.

Esse cenário cria uma barreira crítica, a “última fronteira” para os esforços de detecção precoce, e para maioria dos pacientes, inclusive aqueles com alto risco que passam pela triagem ativa, o exame de imagem detecta o câncer em um estágio onde a cura é improvável. Isso faz com que o exame de imagem se torne a última fronteira na busca da detecção precoce do câncer.

Em um avanço recente, os pesquisadores do Centro de Câncer da Mayo Clinic usaram o conjunto de dados de exames de imagens mais extenso do mundo para construir um modelo de inteligência artificial (IA) versátil que demonstrou o potencial de detecção autônoma do câncer de pâncreas em tomografias computadorizadas onde a intervenção cirúrgica ainda pode gerar a cura.

“Aqui é onde o estudo surge como um farol de otimismo”, explica Ajit H. Goenka, médico radiologista na Mayo Clinic, pesquisador principal e autor correspondente. “Ele soluciona o desafio da última fronteira ao detectar o câncer em um estágio no qual ele ainda está além do escopo de especialistas.”

O grupo desenvolveu um modelo de IA altamente preciso, treinado no maior e mais diverso conjunto de dados de tomografia computadorizada, com mais de 3 mil pacientes, para a detecção de câncer completamente automatizada, inclusive os tumores pequenos e outros de difícil detecção. Publicado na Gastroenterology, a revista da Associação Americana de Gastroenterologia, o estudo não só se baseia no trabalho recente do grupo sobre modelos de detecção precoce baseados em radiômica, como também destaca a posição da Mayo Clinic como um farol de inovação para as soluções de cuidados em saúde com o uso de IA.

O mais importante é que o modelo poderia detectar o câncer visualmente imperceptível a partir dos pâncreas com aparências normais em exames de imagens pré-diagnósticas de tomografia computadorizada, ou seja, as imagens obtidas em 3 a 36 meses antes do diagnóstico clínico, substancialmente precoces, em média 438 dias, antes do diagnóstico clínico.

“Essas descobertas sugerem que a IA tem o potencial de detectar cânceres ocultos em pessoas assintomáticas, permitindo o tratamento cirúrgico em um estágio no qual a cura ainda é possível”, explica o Dr. Goenka. 

Finalmente, o modelo permaneceu confiável e preciso entre os diversos grupos e variações de pacientes no equipamento de varredura e técnicas de exame de imagem. Essa resiliência é fundamental para a utilidade do modelo em um amplo conjunto de cenários médicos no mundo real.

Ao lidar com um interesse principal no cenário de cuidados em saúde com o uso de IA, a equipe também desconstruiu um processo de tomada de decisão da IA para garantir transparência e reconhecer que a confiança e controle de qualidade são essenciais para a aceitação clínica mais ampla da IA.

“Devemos esse progresso aos esforços engenhosos da Estrutura para Tecnologia de Software em IA, equipe liderada pelo Dr. Panagiotis Korfiatis e complementada pela nossa equipe de bolsistas de pesquisa e analistas de ciência de dados excepcionalmente brilhantes”, explica o Dr. Goenka. “Eles dedicaram meses de preparação meticulosa para o nosso envio inicial e investiram um esforço significativo para responder astutamente às consultas incisivas do painel de analistas internacionais.”

“Estamos apenas no começo, mas estamos preparados para lidar com os desafios relativos à detecção precoce de câncer e potencializar as capacidades da IA e do exame de imagem molecular de próxima geração em consonância com os biomarcadores moleculares”, acrescenta o Dr. Goenka.

A Mayo Clinic já iniciou as etapas para a validação clínica e os modelos estão sendo submetidos a processos regulatórios. Com o apoio do Centro de Câncer da Mayo Clinic, a equipe está pronta para realizar ensaios de triagem prospectivos financiados por benfeitores. As descobertas a partir desses ensaios refinarão e reforçarão a efetividade prática de suas abordagens inovadoras.

Seus esforços interdisciplinares envolvem coautores especialistas em radiologia (Dra. Garima Suman, Dr. Nandakumar Patnam Gopal Chetty, bacharel em medicina e cirurgia, Dra. Kamaxi H. Trivedi, bacharel em medicina e cirurgia, Dra. Aashna M. Karbhari, bacharel em medicina e cirurgia, Dr. Sovanlal Mukherjee, Dr. Cole J. Cook, mestre em ciências, Dr. Jason R. Klug, Dr. Naveen Rajamohan, Dra. Hala A. Khasawneh, Dr. Joel G. FletcherDra. Candice W. Bolan e Kumar Sandrasegaran, bacharel em medicina e cirurgia), cirurgia (Dr. Mark J. Truty, mestre em ciências) e gastroenterologia (Dr. Shounak Majumder e Dr. Suresh T. Chari).

A pesquisa relatada neste comunicado de imprensa recebeu apoio do Instituto Nacional do Câncer dos Institutos Nacionais de Saúde com os números de subvenção R01CA272628 e R01CA256969, assim como da Fundação de Caridade Centene e Programa de Pesquisa para o Câncer de Pâncreas Campeões do Otimismo da Fundação Funk Zitiello. O conteúdo é de responsabilidade exclusiva dos autores e não representa necessariamente as opiniões oficiais dos Institutos Nacionais de Saúde.

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Journal Link: Gastroenterology