Diagnóstico molecular do cancro apoiado por IA para tumores cerebrais
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Os investigadores do Centro Hopp de Tumores Infantis de Heidelberg (KiTZ), do Centro Alemão de Investigação do Cancro (DKFZ), da Faculdade de Medicina de Heidelberg (MFHD) da Universidade de Heidelberg e do Hospital Universitário de Heidelberg (UKHD) deram um passo decisivo para um diagnóstico mais preciso dos tumores cerebrais. A última versão do "Heidelberg CNS Tumour Methylation Classifier", baseado em IA e utilizado a nível mundial, reconhece mais de 180 tipos de tumores, o dobro da versão anterior. Este novo desenvolvimento ajuda os médicos a identificar os tumores do sistema nervoso central (SNC) com maior precisão - e, assim, a planear terapias de forma mais direcionada e suave.
Durante muito tempo, apenas a visão através do microscópio foi decisiva para o diagnóstico do cancro e, até há pouco tempo, a maioria dos tumores cerebrais era classificada em grupos de tumores com base nas suas caraterísticas microscópicas. Entretanto, as análises moleculares adicionais tornaram-se um pilar central do diagnóstico moderno em neuro-oncologia. De acordo com a Organização Mundial de Saúde (OMS), são consideradas como um método desejável ou mesmo indispensável para a classificação exacta dos diferentes tipos de tumores.
O chamado "Classificador de Metilação" é um método baseado em IA que avalia pequenas alterações químicas na superfície do material genético, as chamadas metilações do ADN, para determinar a origem e o tipo de um tumor. "Estes traços epigenéticos são como uma impressão digital molecular e permitem uma atribuição clara dos tumores do sistema nervoso central, dos quais existem mais de 100 subtipos", afirma Felix Sahm, Professor de Neuropatologia na Faculdade de Medicina da Universidade de Heidelberg, Diretor Médico Adjunto do Departamento de Neuropatologia do Hospital Universitário de Heidelberg (UKHD), cientista do KiTZ e um dos dois principais autores do estudo.
Na nova versão 12.8, o "classificador" foi treinado com base em cerca de 7.500 amostras de tumores - quase três vezes mais do que na versão anterior. O número de tipos de tumores reconhecíveis aumentou de 91 para 184, graças à estreita colaboração com mais de 100 clínicas e instituições de investigação de todo o mundo e aos dados de uma plataforma online na qual os neuropatologistas partilham as suas análises.
Originalmente desenvolvido no Hopp Children's Tumour Centre Heidelberg (KiTZ), no Centro Alemão de Investigação do Cancro (DKFZ) e na Faculdade de Medicina de Heidelberg (MFHD) da Universidade de Heidelberg e no Hospital Universitário de Heidelberg (UKHD), o método utiliza um ramo da IA conhecido como aprendizagem automática para analisar automaticamente os padrões de metilação das amostras de tumores. Fornece uma avaliação da probabilidade de cada resultado. Isto permite aos patologistas avaliar o grau de fiabilidade do diagnóstico.
O potencial clínico do método foi demonstrado na análise de tumores infantis de diferentes coortes de doentes: ao combinar os dados moleculares com análises clássicas de tecidos, foi possível corrigir casos anteriormente mal classificados. Alguns tumores anteriormente classificados como malignos eram, na realidade, menos agressivos e, por conseguinte, as crianças afectadas tinham mais hipóteses de sobrevivência do que inicialmente se supunha.
"Nestes casos, o tratamento também pode ser mais suave", sublinha David Jones, Diretor do Departamento do KiTZ e do DKFZ. "Isto significa que o método pode ajudar a identificar os tumores com maior precisão, melhorar as decisões de tratamento e avaliar o prognóstico dos doentes com tumores do SNC de forma mais fiável".
O método apoiado por IA foi publicado pela primeira vez na famosa revista Nature em 2018 e disponibilizado gratuitamente em todo o mundo através da plataforma online. Desde então, o "Classificador" de Heidelberg tem sido utilizado por patologistas de todo o mundo. Até à data, foram analisadas mais de 160 000 amostras de tumores cerebrais de todos os continentes.
Depois de, inicialmente, o Classificador de Metilação só poder ser utilizado para fins de investigação, foi disponibilizado a nível mundial como procedimento de diagnóstico em 2022 pela spin-off Heidelberg Epignostix GmbH. Além disso, foi fundado um consórcio internacional para tornar todo o processo - desde a geração de dados até à análise baseada em IA - disponível em países com baixos rendimentos em todo o mundo.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Alemão pode ser encontrado aqui.
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