Modelo de IA mostra potencial para identificar riscos específicos do sexo associados a tumores cerebrais

Durante anos, os pesquisadores do câncer notaram que mais homens do que mulheres contraem uma forma letal de câncer no cérebro chamada glioblastoma. Eles também descobriram que esses tumores costumam ser mais agressivos nos homens. Mas identificar as características que podem ajudar os médicos a prever quais tumores têm probabilidade de crescer mais rapidamente tem se mostrado difícil. Os pesquisadores da Universidade de Wisconsin-Madison estão recorrendo à inteligência artificial para revelar esses fatores de risco e como eles diferem entre os sexos.

A professora de radiologia e engenharia biomédica Pallavi Tiwari e seus colegas publicaram suas descobertas iniciais na revista Avanços da Ciênciasugerindo a promessa da IA ​​para melhorar os cuidados médicos para pacientes com câncer.

“Há uma tonelada de dados coletados na jornada de um paciente com câncer”, diz Tiwari, que também é afiliado ao departamento de física médica. “No momento, infelizmente, geralmente é estudado de forma isolada, e é aqui que a IA tem um enorme potencial.”

Poucos investigadores compreendem melhor este potencial do que Tiwari. Chegando à UW – Madison em 2022 para ajudar a liderar a nova iniciativa de IA da universidade em imagens médicas, Tiwari codirige o Programa de Ciências de Imagem e Radiação no Carbone Cancer Center. A sua investigação aproveita o poder computacional dos modelos de IA para sondar grandes volumes de imagens médicas e encontrar padrões que possam ajudar os oncologistas e os seus pacientes a tomar decisões mais bem informadas.

“Queremos abordar todo o espectro de desafios na jornada de um paciente com câncer, desde o diagnóstico e prognóstico até a avaliação da resposta ao tratamento”, diz Tiwari.

Neste caso, Tiwari e a ex-aluna de pós-graduação Ruchika Verma recorreram a imagens digitais de lâminas patológicas – fatias finas de amostras de tumores – em busca de padrões que pudessem prever a rapidez com que um tumor poderia crescer e, portanto, quanto tempo um paciente poderia esperar sobreviver.

O glioblastoma é uma das formas mais agressivas de câncer, com sobrevida média de 15 meses após o diagnóstico.

“Os pacientes muitas vezes não vivem muito após o diagnóstico”, diz Tiwari. “Mas um grande desafio é o prognóstico – identificar quanto tempo os pacientes realmente viverão e qual será provavelmente o seu resultado. Isto é importante porque os resultados, em última análise, governam os tratamentos que estão a receber e a sua qualidade de vida após o diagnóstico”.

Para enfrentar esse desafio, Tiwari e Verma construíram um modelo de IA que pode identificar até mesmo padrões sutis em slides de patologia que talvez nunca fossem aparentes a olho nu. Usando dados de mais de 250 estudos de pacientes com glioblastoma, eles treinaram o modelo para reconhecer as características únicas dos tumores, tais como a abundância de certos tipos de células e o grau em que invadem o tecido saudável circundante.

Além disso, treinaram o modelo para identificar quaisquer padrões entre estas características e o tempo de sobrevivência dos pacientes, tendo em conta o seu sexo.

Ao fazê-lo, desenvolveram um modelo de IA que foi capaz de identificar fatores de risco para tumores mais agressivos e fortemente associados a cada sexo. Para as mulheres, as características de maior risco incluíam tumores que se infiltravam em tecidos saudáveis. Entre os homens, a presença de certas células que circundam o tecido moribundo (chamadas células pseudopaliçadas) foi associada a tumores mais agressivos.

O modelo também identificou características tumorais que parecem traduzir-se em piores prognósticos tanto para homens como para mulheres.

O estudo poderia ajudar a levar a um atendimento mais individualizado para pacientes com glioblastoma.

“Ao descobrir estes padrões únicos, esperamos inspirar novos caminhos para o tratamento personalizado e encorajar a investigação contínua sobre as diferenças biológicas subjacentes observadas nestes tumores”, diz Verma.

Tiwari e seus colegas estão fazendo um trabalho semelhante usando dados de ressonância magnética e começaram a usar IA para analisar cânceres de pâncreas e de mama com o objetivo de melhorar os resultados para os pacientes.

Além de sua pesquisa, Tiwari está ajudando a moldar as iniciativas RISE-AI e RISE-THRIVE da universidade, que estão estabelecendo a UW–Madison como líder em pesquisas interdisciplinares sobre inteligência artificial e saúde humana, respectivamente.

“A UW possui uma experiência rica e diversificada em nossos campi de engenharia e medicina”, diz Tiwari, “e com as iniciativas RISE, estamos bem posicionados para estar na vanguarda da tradução da pesquisa de IA em cuidados clínicos”.