Tecnologia de biossensor pode levar a teste respiratório para câncer de pulmão

Pesquisadores da Universidade do Texas em Dallas desenvolveram tecnologia de biossensor que, quando combinada com inteligência artificial (IA), mostra-se promissora na detecção do câncer de pulmão por meio da análise do hálito.

O biossensor eletroquímico identifica oito compostos orgânicos voláteis (VOCs) que são potenciais biomarcadores para cânceres torácicos, que incluem câncer de pulmão e esôfago. A IA analisa então as características bioquímicas dos compostos para determinar se são compatíveis com aqueles ligados a vários cancros torácicos.

“Construímos uma ferramenta de triagem que poderia permitir aos médicos detectar a doença em suas fases iniciais, o que melhora os resultados”, disse o Dr. Shalini Prasad, professor e chefe do departamento de bioengenharia da Escola de Engenharia e Ciência da Computação Erik Jonsson. “Esta tecnologia oferece uma ferramenta de análise do hálito potencialmente acessível, rápida e não invasiva para o rastreio do cancro”.

O projeto é uma colaboração entre pesquisadores de bioengenharia e ciência da computação da UT Dallas e uma equipe de pesquisa clínica do UT Southwestern Medical Center. Os pesquisadores descreveram a tecnologia na edição de agosto da Pesquisa de detecção e bio-sensoriamento.

O dispositivo eletroquímico foi testado em amostras respiratórias de 67 pacientes, incluindo 30 com câncer torácico confirmado por biópsia. O dispositivo identificou com precisão os VOCs em 90% dos casos confirmados de câncer.

A inspiração para o aparelho surgiu durante a pandemia de COVID-19.

“Naquela época, havia muito interesse em tecnologias não invasivas que pudessem nos permitir rastrear e isolar rapidamente a propagação do COVID”, disse Prasad, autor correspondente do estudo e professor Cecil H. e Ida Green em Ciências de Biologia de Sistemas. “O uso da respiração tornou-se muito atraente porque a respiração passa pelo nosso sistema respiratório e carrega metabólitos, que são indicadores de doenças”.

Alterações nos metabólitos do ar exalado podem ocorrer no início do início da doença. Este campo emergente da respiratômica tem o potencial de permitir que os prestadores de cuidados de saúde analisem VOCs no ar exalado para diagnosticar doenças e monitorar condições de saúde, disse Prasad. A IA é um componente importante das capacidades de diagnóstico do dispositivo da equipe da UT Dallas.

“Há uma enorme quantidade de dados fornecidos pela respiração”, disse Prasad. “O que é importante? O que não é? Todas essas informações vêm do algoritmo de aprendizado de máquina. É por isso que a parceria com a ciência da computação é crítica. É importante o quão significativamente você integra a IA em uma tecnologia.”

Prasad abordou o Dr. Ovidiu Daescu, professor e chefe do departamento de ciência da computação, presidente da Jonsson School e coautor do estudo, para ajustar os modelos de aprendizado de máquina e validar a abordagem.

“O dispositivo de perfil respiratório e o modelo de aprendizado de máquina associado têm grande potencial para fazer a diferença na detecção do câncer e, ao mesmo tempo, melhorar os custos, assumindo que mais casos sejam testados e validados ao longo do tempo em ambientes médicos”, disse Daescu.

Os pesquisadores também fizeram parceria com o Dr. Muhanned Abu-Hijleh, professor de medicina interna na divisão de medicina pulmonar e de cuidados intensivos da UT Southwestern.

“O câncer de pulmão é a principal causa de mortes relacionadas ao câncer nos EUA e no mundo”, disse Abu-Hijleh, pneumologista intervencionista que também é diretor médico de terapia respiratória e diretor da clínica e programa de doenças pulmonares obstrutivas crônicas. “O uso de tecnologias minimamente invasivas, como biomarcadores e análise de compostos orgânicos voláteis exalados, pode ajudar na detecção precoce de malignidades torácicas com carga mínima para os pacientes e para o sistema de saúde, acarretando menos morbidade geral”.

Prasad disse que a equipe continuará trabalhando no dispositivo, inclusive buscando mais validação clínica.

“Eventualmente, esta tecnologia poderá ser implantada no consultório do seu prestador de cuidados primários”, disse ela. “Então, assim como você faz um exame físico anual e faz uma coleta de sangue anual, você também pode fazer um teste de bafômetro. Em seguida, o prestador de cuidados primários pode fazer recomendações ao paciente se os indicadores estiverem elevados, como um encaminhamento de acompanhamento.