Uma nova ferramenta de inteligência artificial que interpreta imagens médicas com uma clareza sem precedentes pode ajudar médicos e pesquisadores a diagnosticar e tratar cânceres que poderiam passar despercebidos.
A ferramenta, chamada iStar, foi desenvolvida por pesquisadores da Escola de Medicina Perelman na Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos.
A iStar usa uma técnica de imagem que fornece visões detalhadas de células individuais e uma visão mais ampla do espectro completo de como os genes das pessoas operam. Isso permite que ela detecte células cancerígenas que poderiam ser virtualmente invisíveis para os métodos tradicionais de imagem.
A iStar também pode ser usada para determinar se as margens seguras foram alcançadas através de cirurgias de câncer e fornecer automaticamente anotações para imagens microscópicas, facilitando o diagnóstico molecular de doenças nesse nível. Além disso, ela pode detectar automaticamente formações imunes anti-tumorais críticas chamadas de “estruturas linfoides terciárias”, cuja presença se correlaciona com a sobrevivência provável do paciente e a resposta favorável à imunoterapia, que é frequentemente dada para o câncer e requer alta precisão na seleção do paciente.
A imunoterapia é um tipo de tratamento que usa o próprio sistema imunológico do paciente para combater o câncer. Ela pode ser muito eficaz para alguns tipos de câncer, mas também pode causar efeitos colaterais graves. Por isso, é importante identificar quais pacientes se beneficiariam mais desse tipo de terapia.
A iStar é parte do campo da transcriptômica espacial, um campo relativamente novo usado para mapear as atividades dos genes dentro do espaço dos tecidos. Os pesquisadores adaptaram uma ferramenta de aprendizado de máquina chamada Hierarchical Variational Autoencoder (HVAE) para criar a iStar, que pode reconstruir a arquitetura do tecido em alta resolução a partir de imagens de baixa resolução.
Eles testaram a iStar em amostras de tecido de câncer de mama e pulmão e mostraram que ela pode identificar características celulares e moleculares que são importantes para o prognóstico e a terapia. Eles também compararam a iStar com outras ferramentas de inteligência artificial existentes e mostraram que ela é mais precisa e robusta.
Um artigo sobre o método foi publicado hoje na Nature Biotechnology, uma revista científica de prestígio na área de biotecnologia. Os autores do artigo são Daiwei “David” Zhang, PhD, um pesquisador associado, e Mingyao Li, PhD, um professor de Bioestatística e Patologia Digital.
Os pesquisadores esperam que a iStar possa ser usada para melhorar o diagnóstico e tratamento de câncer e outras doenças, bem como para avançar o conhecimento sobre a biologia dos tecidos. Eles também planejam disponibilizar a iStar para a comunidade científica e médica, para que outros possam usar e aprimorar a ferramenta.
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