Modelo de IA deverá facilitar significativamente o diagnóstico do cancro do sangue
Análise padronizada de dados clínicos de rotina: novo modelo de IA de código aberto deteta automaticamente células cancerígenas e reduz a avaliação manual
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No caso do cancro do sangue e das glândulas linfáticas, as médicas especialistas têm de analisar grandes quantidades de dados complexos relativos a células individuais. Investigadores do Hospital Universitário de Friburgo e do Instituto Weizmann de Ciência, em Israel, desenvolveram agora um modelo baseado em inteligência artificial capaz de automatizar partes essenciais desta análise. No caso da leucemia linfocítica crónica (LLC), o modelo identificou de forma seletiva células cancerosas típicas entre milhões de células analisadas. Os resultados corresponderam muito bem à avaliação manual realizada por especialistas. O modelo CytoVI (abreviatura de «Variational Inference for Cytometry») poderá, assim, aliviar a carga de trabalho do pessoal, uniformizar os exames e tornar mais visíveis as alterações relevantes para a doença. O método foi publicado na revista *Nature Methods* a 30 de setembro de 2026.
«Com isto, poderemos, no futuro, avaliar de forma muito mais automatizada as amostras de sangue que, de qualquer forma, já são recolhidas na clínica», afirma o Dr. Florian Ingelfinger, primeiro autor do estudo e investigador na Clínica de Medicina Interna I do Hospital Universitário de Friburgo e responsável por um grupo de jovens investigadores no Consórcio Alemão para a Investigação Translacional do Cancro (DKTK), na sede de Friburgo. «O modelo alivia a carga de trabalho das clínicas e, ao mesmo tempo, ajuda a descobrir novas populações celulares que são interessantes como marcadores de diagnóstico ou possíveis alvos terapêuticos.» Ingelfinger dirige o Laboratório de Imunologia Generativa de Células Únicas no Hospital Universitário de Friburgo.
Da investigação ao diagnóstico de rotina
O CytoVI analisa dados de células individuais, tal como são obtidos na citometria de fluxo. Neste processo, não são captadas imagens. Através de medições a laser, são registadas as características de células individuais, tais como determinadas proteínas, o tamanho celular e a estrutura interna. Desta forma, é criado um perfil digital para cada célula. O CytoVI reconhece padrões típicos nesses perfis e consegue, por exemplo, distinguir automaticamente as células leucémicas de outras células sanguíneas. Um dos principais pontos fortes do modelo é o facto de ter em conta matematicamente as diferenças técnicas entre as várias medições — decorrentes, por exemplo, de diferentes equipamentos, momentos de medição ou laboratórios — e ajudar a distingui-las das diferenças biológicas. Isto permite uma avaliação mais comparável.
«As doentes precisam, acima de tudo, de um diagnóstico fiável e de clareza, o mais rapidamente possível, sobre a doença de que sofrem. Nesse sentido, o CytoVI poderá ajudar-nos no futuro», afirma o Prof. Dr. Robert Zeiser, diretor do Departamento de Imunologia Tumoral e Regulação Imunológica da Clínica de Medicina Interna I do Hospital Universitário de Friburgo, e um dos autores da publicação. Em 63 doentes com diferentes tipos de linfomas de células B, o CytoVI identificou automaticamente grupos de células T associados a determinadas formas da doença. Entre estes encontrava-se também uma população celular rara que não tinha sido descrita na análise manual inicial. Esses grupos de células podem fornecer pistas sobre biomarcadores de diagnóstico e possíveis alvos terapêuticos.
A avaliação dos dados de CLL provenientes do diagnóstico de rotina revelou-se particularmente relevante do ponto de vista clínico. «Pudemos constatar que a identificação automática coincide muito bem com a avaliação manual», afirma Ingelfinger. A identificação fiável de um número muito reduzido de células cancerosas, por exemplo, após uma terapia oncológica, continua a ser, atualmente, um desafio. A fiabilidade da análise é comunicada aos médicos em cada caso, de modo a permitir verificações específicas. «O CytoVI destina-se a apoiar a avaliação médica, não a substituí-la completamente», acrescenta Ingelfinger.
Desta forma, também é possível comparar melhor e avaliar em conjunto as grandes quantidades de dados de citometria de fluxo que são gerados ao longo de muitos anos no diagnóstico de rotina. Assim, é disponibilizado para a investigação um tesouro de dados que, até agora, só tinha uma utilidade limitada. Os investigadores do Hospital Universitário de Friburgo pretendem agora aplicar o método a outros tipos de cancro do sangue. O CytoVI está disponível gratuitamente como software de código aberto em https://scvi-tools.org. Os investigadores podem assim utilizar o método para os seus próprios dados de células individuais.
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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