Tratamento do câncer se beneficiará da plataforma de imagem baseada em IA

O professor de ciências da engenharia da SFU, Mirza Faisal Beg, está liderando pesquisas que podem ajudar a redefinir o tratamento do câncer. Usando inteligência artificial (IA), sua pesquisa inovadora permite imagens do corpo humano e medições de órgãos muito mais rapidamente do que os métodos tradicionais, sinalizando um avanço no aproveitamento da IA ​​para soluções de cuidados de saúde personalizadas individualmente.

Beg e sua equipe criaram o Data Analysis Facilitation Suite (DAFS), um programa de computador sofisticado e pioneiro que oferece automação de IA para fornecer medições de muitos órgãos e tecidos internos do corpo humano – em questão de minutos.

A ferramenta analisa tomografias digitais do corpo e quantifica a saúde dos músculos, da gordura e dos órgãos. Avaliações rápidas oferecem insights sobre as respostas ao tratamento, permitindo intervenções personalizadas e minimizando efeitos colaterais inadvertidos.

Como explica Beg, nos fluxos de trabalho de tratamento do câncer, “estadiamento do tumor” envolve determinar a extensão da doença no corpo do paciente, orientando estratégias de tratamento. Por outro lado, o “estadiamento do hospedeiro” envolve a compreensão da saúde geral do paciente para definir limites de tolerância ao tratamento, aspecto crucial para a seleção do tratamento e da dose adequados.

“Embora existam ferramentas sofisticadas para o estadiamento do tumor, as ferramentas para avaliar a adequação geral do paciente ao tratamento e ao estado de saúde têm sido limitadas”, diz Beg. “Os métodos atuais, como o uso do Índice de Massa Corporal (IMC) baseado apenas no peso e na altura, não fornecem uma representação precisa da composição corporal única de um indivíduo. Fatores vitais subjacentes à resposta individual ao tratamento, como massa muscular, distribuição de gordura e saúde dos órgãos são negligenciados nessas métricas simplistas.”

Beg diz que esta lacuna no estadiamento preciso do hospedeiro destaca a necessidade de abordagens inovadoras que englobem as variações individuais de forma abrangente, uma vez que fatores como o conteúdo muscular e de gordura influenciam o início da doença e os resultados do tratamento.

Embora as imagens de tomografia computadorizada (TC) sejam adquiridas rotineiramente durante o tratamento do câncer e possam fornecer medições para estadiar o hospedeiro, elas são demoradas para serem analisadas por médicos já ocupados, levando horas ou dias para concluir a avaliação manual de um único paciente, destacando a necessidade para automação para agilizar o processo.

Para resolver esta lacuna crítica, a equipe de Beg incorpora tecnologia alimentada por IA para fornecer medições rápidas e precisas de órgãos e tecidos internos, preenchendo a lacuna entre essas atividades de fluxo de trabalho. Com a composição corporal única de cada paciente, um plano de tratamento personalizado que responda à doença e às características individuais pode levar a melhores resultados de saúde e, ao mesmo tempo, minimizar os efeitos colaterais adversos.

Desenhar tratamentos mais adaptados ao perfil dos pacientes

Beg diz que também existem preocupações críticas de que inúmeras decisões relativas a tratamentos individuais resultem de conclusões tiradas dos resultados médios observados em grupos de pacientes.

“Cada paciente pode apresentar desvios distintos e importantes dessas médias, resultando potencialmente em escolhas de tratamento abaixo do ideal e em consequências prejudiciais à saúde retardadas”, explica ele. Seu objetivo é ser pioneiro em tecnologias transformadoras que capacitem os médicos a projetar tratamentos adaptados ao perfil exclusivo de cada paciente, oferecendo opções mais suaves para os vulneráveis ​​e abordagens mais robustas para aqueles que estão preparados para suportá-los de maneira eficaz.

A inovação garantiu recentemente um fundo de projeto do Instituto Canadense de Pesquisa em Saúde (CIHR) para expandir o trabalho da equipe e tornar sua plataforma mais precisa e abrangente.

A equipa continuará a aproveitar as capacidades da IA ​​no refinamento da tecnologia pioneira para permitir medições da composição do corpo humano e das suas alterações devido a doenças e intervenções que anteriormente não eram possíveis.

Já em utilização por mais de uma centena de laboratórios de investigação em todo o mundo, a plataforma mostra potencial para ajudar a acelerar a investigação em saúde em muitas doenças e áreas de aplicação que vão desde oncologia, cirurgia, planeamento de radioterapia, nutrição, metabolismo e muito mais.

A pesquisa de Beg é promissora para um futuro onde o atendimento personalizado se tornará a norma. “Nossa esperança é que esta tecnologia possa permitir que as clínicas criem estratégias de tratamento personalizadas para cada paciente individual. Isso não apenas solidifica a posição do Canadá, mas também impulsiona a SFU para a vanguarda de uma revolução de IA que está transformando o cenário dos fluxos de trabalho de medicina clínica personalizados e levando a melhorias resultados de saúde.”