Câncer de pulmão: IA mostra quem se beneficiará com a imunoterapia
O câncer de pulmão é uma forma comum e frequentemente agressiva de câncer. Como é difícil para os médicos detectá-lo precocemente, as pessoas com câncer de pulmão precisam receber a terapia melhor e mais direcionada para ter uma perspectiva positiva mais provável. A imunoterapia é uma opção, mas como os médicos podem saber quem se beneficiará?
De acordo com o National Cancer Institute, o câncer de pulmão e brônquios é o segundo tipo de câncer mais comum entre as pessoas nos Estados Unidos, respondendo por 12,9% de todos os novos casos de câncer.
Essa forma de câncer geralmente não apresenta sintomas perceptíveis em seus estágios iniciais, o que pode significar que os médicos não conseguem detectá-la no início. Isso significa que as perspectivas após o tratamento podem não ser tão boas quanto as de outras formas de câncer.
Para garantir os resultados mais favoráveis para as pessoas com câncer de pulmão, os profissionais de saúde devem escolher o melhor tipo de tratamento para cada indivíduo. Isso, no entanto, pode ser complicado, pois muitas vezes é difícil dizer qual pessoa se beneficiará mais com um tratamento específico.
Também pode ser difícil para um médico determinar o quão benéfico os novos tipos de tratamentos, como a imunoterapia, serão para um indivíduo. Ao contrário da quimioterapia, que envolve o uso de drogas específicas para atacar e destruir células cancerosas, a imunoterapia funciona aumentando a resposta imunológica de uma pessoa contra tumores cancerígenos.
Agora, uma equipe liderada por pesquisadores da Case Western Reserve University em Cleveland, OH - em colaboração com cientistas de seis outras instituições - desenvolveu um novo modelo de inteligência artificial (IA). O modelo permite que os profissionais de saúde descubram quais pessoas com câncer de pulmão se beneficiariam mais com a imunoterapia.
Os investigadores explicam seu método e relatam suas descobertas em um artigo de estudo publicado no jornal Pesquisa de Imunologia do Câncer.
“Embora a imunoterapia tenha mudado todo o ecossistema do câncer”, explica o co-autor do estudo Anant Madabhushi, “ela também continua extremamente cara - cerca de US $ 200.000 por paciente, por ano.
“Isso é parte da toxicidade financeira que acompanha o câncer e resulta em cerca de 42% de todos os pacientes com câncer recém-diagnosticados perdendo suas economias de uma vida dentro de um ano após o diagnóstico”, acrescenta. Madabhushi também observa que a nova ferramenta em que ele e seus colegas estão trabalhando pode ajudar médicos e pacientes a decidir qual terapia é melhor para eles e evitar despesas desnecessárias.
Novo modelo pode prever o resultado
Madabhushi explica que ele e seus colegas desenvolveram seu novo modelo com base em descobertas recentes que identificaram os sinais que mostram quais tumores cancerígenos estão respondendo ao tratamento.
Em um estudo anterior, os pesquisadores descobriram que, embora os médicos normalmente pensassem que o tamanho do tumor era um bom indicador de se uma abordagem terapêutica estava funcionando ou não, olhar para essa característica por si só pode ser enganoso.
Em vez disso, diz Madabhushi, “[nós] descobrimos que a mudança textural é um melhor indicador de se a terapia está funcionando”.
“Às vezes, por exemplo, o nódulo pode parecer maior após a terapia por outro motivo, digamos, um vaso quebrado dentro do tumor - mas a terapia está realmente funcionando”, explica ele. “Agora, temos uma maneira de saber disso.”
Para desenvolver o novo modelo de IA, a equipe primeiro usou dados de tomografia computadorizada (TC) de 50 pessoas com câncer de pulmão. Isso permitiu que eles montassem um método matemático capaz de identificar quaisquer alterações de tamanho e textura ocorrendo no tumor após a exposição a dois ou três ciclos de imunoterapia.
O método encontrou padrões que indicam que mudanças específicas nos tumores estavam associadas a uma resposta positiva ao tratamento de imunoterapia, bem como a taxas de sobrevida mais altas do paciente.
Este estudo destacou mais uma vez que os tumores de câncer de pulmão que apresentam as alterações mais perceptíveis na textura são também os que melhor respondem à imunoterapia.
“Esta é uma demonstração do valor fundamental do programa, que nosso modelo de aprendizado de máquina pode prever a resposta em pacientes tratados com diferentes inibidores de checkpoint imunológico. Estamos lidando com um princípio biológico fundamental. ”
Coautor do estudo Prateek Prasanna
No início deste ano, o co-autor Prateek Prasanna recebeu o Prêmio de Mérito Conquer Cancer Foundation 2019 da American Society of Clinical Oncology por pesquisas associadas a este estudo.
No futuro, a equipe está planejando testar seu método de IA em mais tomografias de outros locais e de pessoas tratadas com diferentes agentes de imunoterapia.
