Protocolo de IA “DeepHRD” Está Pronto para Transformar o Tempo e os Custos do Tratamento do Câncer

O câncer continua a ser uma ameaça em todo o mundo. Apesar de uma enxurrada de inovações científicas, ainda é a principal causa de mortes em todo o mundo. 

Em 2024, apenas nos Estados Unidos, estima‑se que dois milhões de casos de câncer serão diagnosticados, enquanto o número total de mortes projetado ultrapassará a marca de 610.000. 

Os cálculos baseados em dados de 2017‑2019 mostram que mais de 40 % dos homens e mulheres nos Estados Unidos serão diagnosticados com câncer em algum momento de suas vidas. Ainda mais alarmante, este ano, cerca de 15.000 crianças e adolescentes serão diagnosticados com câncer, e aproximadamente 1.600 infelizmente sucumbirão à doença.

A situação nos Estados Unidos reflete o cenário global. Como uma das principais causas de morte no mundo, em 2022 houve quase 20 milhões de novos casos e 9,7 milhões de mortes relacionadas ao câncer em todo o planeta. E não há alívio visível a curto prazo. Até 2040, espera‑se que o número de novos casos de câncer por ano suba para 29,9 milhões e o número de mortes relacionadas ao câncer alcance 15,3 milhões.

Portanto, a ameaça do câncer exige esforços abrangentes da comunidade científica, tecnológica e médica. No próximo segmento, discutiremos um desses esforços que deixa as pessoas ao redor do mundo otimistas e entusiasmadas quanto ao seu potencial para empreendimentos futuros.

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Oncologia de Precisão Impulsionada por IA para Biópsias de Câncer

Uma publicação recente em um jornal científico no Journal of Clinical Oncology mencionou seus esforços para treinar DeepHRD, uma plataforma de aprendizado profundo para prever HRD a partir de lâminas histopatológicas coradas com hematoxilina e eosina (H&E), usando cânceres de mama e ovário primários do The Cancer Genome Atlas (TCGA). 

Essa descoberta é significativa porque cânceres com deficiência de recombinação homóloga (HRD) se beneficiam de sais de platina e inibidores de poli(ADP‑ribose) polimerase. No entanto, os testes diagnósticos padrão para detectar HRD requerem perfilagem molecular, que não está universalmente disponível.

Os resultados da pesquisa concluíram que o DeepHRD poderia prever HRD em cânceres de mama e ovário diretamente de lâminas rotineiras de H&E em múltiplas coortes externas, scanners de lâminas e variáveis de fixação de tecido. Quando seus resultados foram comparados com o sistema convencional de testes moleculares, a plataforma DeepHRD pôde classificar de 1,8 a 3,1 vezes mais pacientes e apresentou melhor sobrevida global (OS) em câncer de ovário seroso de alto grau e sobrevida livre de progressão (PFS) específica para platina em câncer de mama metastático.

Embora os resultados mostrem os motivos de entusiasmo da comunidade médica com a solução, a inclusão de IA significou uma grande melhoria na logística operacional do diagnóstico precoce de câncer e no tratamento pertinente.

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Por que a Inclusão do Protocolo de IA é Crucial?

De acordo com os pesquisadores da UC San Diego à frente deste experimento, a inclusão de IA no sistema permite a detecção rápida e de baixo custo de alterações genômicas clinicamente acionáveis diretamente das lâminas de biópsia tumoral.

Os pesquisadores acreditam que o sistema poderia economizar semanas e milhares de dólares nos fluxos de trabalho de tratamento oncológico clínico para câncer de mama e ovário. 

Caso contrário, não apenas os atrasos poderiam ser ameaçadores à vida, mas os processos de alto custo poderiam afetar pacientes com restrições de recursos. Nesse sentido, a inclusão de IA tornou o processo diagnóstico de câncer mais inclusivo. 

Ao explicar os gargalos existentes, Erik Bergstrom, PhD, autor principal do estudo e pesquisador de pós‑doutorado no laboratório de Alexandrov, disse:

“Infelizmente, altos custos, requisitos de tecido e tempos de resposta lentos impediram o uso generalizado da oncologia de precisão, levando a tratamentos subótimos — potencialmente prejudiciais — para pacientes com câncer.”

Os testes genômicos impulsionados por IA, portanto, trazem alívio. Eles não apenas economizam tempo crítico para os pacientes, mas também auxiliam os médicos ao permitir prescrições de tratamento imediatas após o diagnóstico inicial do tecido. Esse método de oncologia de precisão é mais confiável que os testes genômicos convencionais, pois os testes de IA têm uma taxa de falha quase nula. Em contraste, os testes genômicos convencionais apresentam taxa de falha entre 20 % e 30 %, o que frequentemente exige retestes ou a realização de biópsias invasivas.

A identificação de HRD por IA capacita esse método a se tornar algo que permite a detecção precisa e instantânea de biomarcadores genômicos do câncer. 

Pesquisadores e cientistas que estão envolvidos neste campo há muito tempo acreditam que a descoberta é relevante. Explicando as razões, Scott Lippman, M.D., professor distinguido de medicina da UC San Diego, do Center for Engineering and Cancer, e membro do Moores Cancer Center, disse:

“A era da oncologia de precisão decolou no final dos anos 90, mas estudos recentes nos EUA mostram que a grande maioria dos pacientes com câncer não está recebendo terapias de precisão aprovadas pela FDA. E a principal razão é que eles não estão sendo testados. Como oncologista clínico — e faço isso há quase 40 anos — não há dúvida de que essa abordagem é o futuro da oncologia de precisão.”

A tecnologia que serve de base ao DeepHRD está protegida por patentes provisórias emitidas pela UC San Diego. Essas patentes foram licenciadas à io9, empresa que envolve Alexandrov, Bergstrom, e Lippman. 

No próximo segmento, analisaremos brevemente essa empresa para entender o tipo de capacidades que ela foi construída para lidar e as soluções que já trouxe até agora!

#1. Io9: Patologia Digital Impulsionada por IA

A Io9 já possui uma plataforma de IA que realiza perfilagem molecular de forma eficiente a partir de lâminas clínicas rotineiras. Essa plataforma pode detectar biomarcadores genômicos de lâminas digitais, tornando o acesso ao tratamento possível para todos os pacientes em todo o mundo.

Além da solução baseada no biomarcador HRD que funcionará para câncer de mama e ovário agora e para câncer pancreático no futuro, a io9 também está ativa em uma série de biomarcadores, incluindo KRAS, EGFR e BRAF, que serão úteis nos domínios de câncer de pulmão, colorretal e de mama e melanoma metastático no futuro. 

Ludmil B. Alexandrov é o fundador e Diretor Científico da io9, enquanto Scott M. Lippman, outro dos fundadores, está no conselho de administração. 

Embora a io9 seja um spin‑off de uma entidade para educadores e pesquisadores continuarem trabalhando com suas inovações de forma escalada e comercial, também há grandes empresas ativas nesse espaço onde IA encontra diagnósticos e tratamentos oncológicos. 

#2. GE Healthcare

No primeiro dia de maio de 2024, GE HealthCare (Nasdaq: GEHC) anunciou o Revolution RT, uma nova solução de tomografia computadorizada (CT) para radioterapia com hardware e software inovadores que simplificariam o fluxo de simulação e tornariam o cuidado oncológico mais personalizado e contínuo. O Revolution RT foi apresentado no Congresso da European Society for Therapeutic Radiology and Oncology (ESTRO) 2024 em Glasgow com uma versão aprimorada por inteligência artificial (IA) da plataforma Intelligent Radiation Therapy (IRT). 

Ao falar sobre a inclusão de IA em suas soluções oncológicas, o Dr. Taha Kass‑Hout, diretor de tecnologia e ciência da GE HealthCare, disse o seguinte:

“Na GE HealthCare, estamos comprometidos em avançar as fronteiras do tratamento oncológico por meio de tecnologias impulsionadas por IA que transformam e otimizam o continuum de cuidados.”

Ao listar os benefícios da incorporação de IA, o Dr. Taha Kass‑Hout afirmou que a melhoria ajudaria a visualizar a anatomia do paciente com grande precisão e a facilitar o direcionamento preciso do tumor, ao mesmo tempo em que protege tecidos saudáveis próximos. Isso resultaria em “um ambiente de cuidados preciso, mais conectado e eficiente que acelera a entrega de cuidados personalizados, com o objetivo de possibilitar melhores resultados para os pacientes.”

Para o ano completo de 2023, a GE Healthcare reportou receitas de US$19,6 bilhões, registrando um aumento de 7 % ano a ano e 8 % em bases orgânicas, com crescimento em todos os segmentos e regiões.

#3. iCAD

Outra entidade de med‑tech, que é muito menor em tamanho mas ampla em cobertura, impacto e ambição, a iCAD, está realizando trabalho específico focado em IA no campo do câncer de mama. A empresa baseia sua visão e propósito em ameaças reais que existem no terreno. Dados mostram que 1 em cada 8 mulheres desenvolverá câncer de mama ao longo da vida, e até 20‑40 % desses cânceres são perdidos nas triagens de mamografia.

Com uma mulher sendo diagnosticada com câncer de mama a cada 14 segundos globalmente, a avaliação de risco de câncer com modelos tradicionais tem apenas 63 % de precisão. 

A plataforma iCAD, ProFound Breast Health Suite, foca em detecção, densidade e risco, lançando um foco maior no câncer e expondo seus locais ocultos. 

Na fase de detecção, a solução ProFound incorpora os últimos desenvolvimentos em aprendizado profundo, IA de terceira geração. A precisão e eficiência são bastante inéditas para triagens de mamografia 2D e 3D, com até 2× melhor desempenho clínico comparado a outras plataformas de IA. 

Ao detalhar as capacidades da IA ProFound na detecção de câncer de mama a partir da densidade mamária, Gabriele Pedicalli, MD, do Wooster Community Hospital, comentou:

“A ProFound AI não só nos ajuda a revisar casos com tecido gorduroso, mas também vemos um benefício ainda maior para aquelas mulheres com mamas densas. Antes da ProFound AI, eu poderia ter lido um caso com mamas densas e pensado: ‘Vamos chamá‑las de volta em 6 meses ou um ano’, mas com a ProFound AI, podemos determinar mais facilmente se devemos fazer outro exame ou biópsia.”

Finalmente, na seção de avaliação de risco, a solução impulsionada por IA da ProFound possibilita ter o primeiro modelo de risco baseado em imagem do mundo, que é 2,4× mais preciso que os modelos tradicionais. Ele serve excelentemente ao identificar mulheres com alto risco de desenvolver câncer antes ou na próxima triagem, ajudando a encontrar cânceres intervalares mais cedo.

Para o ano completo de 2023, as receitas totais da iCAD foram US$17,3 milhões, queda de 13 %.

O Futuro da Oncologia de Precisão Impulsionada por IA

Em abril de 2024, a revista Nature, reverenciada globalmente, examinou de forma abrangente o papel da IA na oncologia de precisão. Reconheceu devidamente a capacidade transformadora da IA nesse espaço, como demonstrado em suas observações iniciais:

“Os campos de pesquisa do câncer e da oncologia de precisão estão passando por uma transformação massiva devido à aplicação da inteligência artificial (IA).”

Para ser mais específico, o artigo da revista destacou o papel da IA na detecção de padrões ocultos a partir de múltiplas fontes de informação, incluindo perfilagem molecular, patologia e imagens médicas. Também elogiou a IA por integrar dados ômicos para proporcionar uma compreensão mais abrangente do câncer. Além de monitoramento e diagnóstico, a IA tem sido de grande utilidade no desenvolvimento de novos ensaios para caracterização do câncer, prognóstico e predição de respostas a tratamentos específicos. 

Entretanto, o relatório resumido não deixou de mencionar as limitações e desafios que surgem ao traduzir essas novas ferramentas de ambientes de pesquisa para a prática clínica.

Existem muitos exemplos de ferramentas de ambientes de pesquisa que foram traduzidas com sucesso para a prática clínica, porém. Por exemplo, em uma economia em desenvolvimento como a Índia, o Apollo Cancer Centre, em Bengaluru, lançou o primeiro Centro de Oncologia de Precisão com IA (POC) da Índia em janeiro de 2024.

Enquanto detalhava como esses centros poderiam ajudar a introduzir um regime melhor e mais eficiente para o cuidado do câncer, o Dr. Vishwanath S, Consultor Sênior de Oncologia Médica, ACC, Bengaluru, disse:

“Clinicamente, ajuda na conformidade do caminho de cuidados ao monitorar a aderência a caminhos de cuidados padrão, também para o gerenciamento de pacientes com base em perfis genômicos, clínicos e patológicos. Alertas clínicos e recomendações para testes diagnósticos, inscrição em Cuidados Baseados em Valor (VBC) e outros programas de benefício ao paciente são alguns dos usos. Alertas de desistência de pacientes e de medidas de resultados relatados pelos pacientes (PROMs) para intervenções oportunas estão entre os outros benefícios.”

O uso de IA em diagnósticos de câncer está destinado a presenciar um crescimento impressionante no futuro. De acordo com um relatório publicado pela Towards Healthcare, a IA em diagnósticos de câncer deve crescer a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 9,35 % de 2023 a 2032, com o mercado em trajetória para alcançar um valor estimado de USD 2.084,34 milhões até o final de 2032, a partir de US$892,23 milhões em 2022.

Caracteristicamente, pode‑se dizer com certeza que a IA auxiliará na melhoria da precisão diagnóstica e melhorará significativamente a eficiência do planejamento de tratamento!

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