IA está a mudar a forma como se combate o cancro: projetos inovadores trazem nova esperança
Estima-se que 610 mil pessoas tenham morrido de cancro nos Estados Unidos no ano passado: a mesma quantidade de pessoas que pereceram na Guerra Civil americana, que durou quatro anos. Houve também mais de 2 milhões de pessoas diagnosticadas com algum tipo de cancro em 2024.
A deteção precoce continua a ser um dos maiores fatores que determinam a taxa de sobrevivência e, neste campo, os avanços no tratamento médico podem ajudar. Os especialistas médicos acreditam que os modelos de IA (Inteligência Artificial) podem desempenhar um papel fundamental nesse processo de deteção precoce. Embora a IA ainda não possa substituir a experiência médica real de um médico ou mesmo produzir um diagnóstico médico verdadeiro, pode servir como uma ferramenta crítica para torná-los mais eficazes.
A capacidade da IA de analisar densos conjuntos de dados e procurar padrões pode torná-la adequada para procurar irregularidades em imagens de órgãos e tecidos e detetar células cancerígenas antes que elas metastatizem. Segundo um estudo publicado recentemente na revista ‘Nature’, de investigadores da Universidade de Columbia (Estados Unidos), um novo modelo de IA médica pode prever com precisão a atividade de genes no nível celular. Em teoria, esse nível de granularidade pode abrir novos caminhos para que os cientistas entendam as mutações genéticas que causam a ocorrência de cancros em primeiro lugar.
“Ter a capacidade de prever com precisão as atividades de uma célula transformaria a nossa compreensão dos processos biológicos fundamentais”, salientou o autor sénior do artigo e professor da Columbia, Raul Rabadan. “Transformaria a biologia de uma ciência que descreve processos aparentemente aleatórios numa que pode prever os sistemas subjacentes que governam o comportamento celular.”
Atualmente, os médicos já usam IA para ajudar a identificar tumores e agilizar diagnósticos. Os cientistas e empresas farmacêuticas estão a usar a tecnologia de forma semelhante em vários graus para auxiliar na criação de novas terapêuticas de combate ao cancro. E embora a IA quase certamente não substitua oncologistas treinados tão cedo, todos os sinais apontam para um futuro próximo em que esses modelos desempenham um papel cada vez mais presente no combate ao cancro, desde os primeiros momentos até o tratamento em estágio avançado.
Os investigadores de Columbia, que desenvolveram a IA capaz de prever a atividade genética, conhecida como GET (General Expression Transformer), asseguraram que treinaram o seu modelo em imagens de 1,3 milhões de células humanas. Uma vez que o modelo de IA médica aprendeu a “gramática em muitos estados celulares diferentes”, observou Rabadan, poderia então ser direcionado para prever padrões com base nessas informações. Quando testaram a IA, os investigadores salientaram que foi capaz de prever certas expressões genéticas em tipos de células que nunca tinha visto antes.
“Esses métodos podem efetivamente conduzir experimentos computacionais em larga escala, impulsionando e orientando abordagens experimentais tradicionais”, acrescentou Rabadan.
A promessa da IA para tratamento de cancro enquadra-se amplamente nestas categorias: previsão, deteção, descoberta de medicamentos e implementação de tratamento. Na deteção, radiologistas e outros médicos já usam ferramentas de IA para ajudar a detetar tumores: nesta semana, um estudo publicado na revista ‘Nature Medicine’, que envolveu quase 500 mil pacientes na Alemanha mostrou que os médicos com um modelo de deteção de IA confirmaram mais casos de cancro de mama do que médicos por conta própria – especificamente, mais 17,6%.
Um modelo de IA separado criado por investigadores do National Institutes of Health (NIH) chamado LORIS (logistic regression-based immunotherapy-response score) demonstrou a capacidade de prever qual o grupo de pacientes com cancro que poderia beneficiar melhor de certos tratamentos de imunoterapia. Essa abordagem, que usa o sistema imunológico do corpo para atingir células cancerígenas, é menos invasiva do que tratamentos mais tradicionais de combate, como quimioterapia e radioterapia, mas só é eficaz para um subconjunto de pessoas. Modelos como o LORIS podem ajudar os médicos a detetar melhor essas terapias para pacientes que podem se beneficiar e, simultaneamente, evitar expor outros a tratamentos desnecessários.
Também os investigadores do University of Chicago Medicine Comprehensive Cancer Center (UCCCC) receberam recentemente 16 milhões de dólares do Governo federal como parte de um projeto para usar poderosos modelos de aprendizagem de máquina para vasculhar grandes conjuntos de dados médicos e procurar padrões que possam desencadear o desenvolvimento de novos tratamentos para cancros resistentes a medicamentos. A esperança, de acordo com os envolvidos nos esforços, é que os avanços na IA possam acelerar o tempo que leva para encontrar novos medicamentos, esperançosamente a tempo para pacientes que podem precisar deles num futuro próximo.
“Pacientes com cancro não têm tempo para esperar por novos tratamentos, então há uma forte necessidade de comprimir o cronograma de descoberta de medicamentos e pretendemos fazer isso com novas abordagens sinérgicas que aproveitem as capacidades de supercomputação”, anotou o diretor do UCCCC, Kunle Odunsi.