Pesquisadores da Universidade de Copenhague desenvolveram uma tecnologia de inteligência artificial capaz de prever com maior precisão o risco de câncer de mama. A IA utiliza um algoritmo de aprendizado profundo para identificar células danificadas, conhecidas como “células zumbis”, em biópsias de tecido mamário.
O estudo, publicado no The Lancet Digital Health, demonstrou que a IA supera os métodos clínicos atuais na avaliação do risco da doença. A tecnologia pode permitir que os médicos melhorem a detecção precoce do câncer, iniciando os tratamentos mais rapidamente.
IA identifica “células zumbis” para prever câncer de mama
- A nova IA foi criada e treinada para identificar células mortas – também conhecidas como “células zumbis” – que podem indicar a presença de câncer.
- Essas mortes celulares são causadas pela chamada senescência celular. Nesse processo, as células senescentes param de se dividir, mas podem causar inflamação e gerar tumores.
- Em testes com amostras de tecido mamário de doadoras, a nova IA superou o modelo Gail, considerado o padrão ouro de avaliação de risco.
- Os cientistas também investigaram a possibilidade de combinar a IA com outros modelos de avaliação, como o próprio Gail.
- A combinação de tecnologias mostrou-se promissora, aumentando em até cinco vezes a capacidade de detectar o risco de câncer de mama em pequenas amostras.
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Quando a IA será utilizada nos hospitais?
O modelo de IA ainda levará alguns anos até ser utilizado em hospitais e clínicas. No entanto, quando implementado, poderá ser aplicado globalmente. A tecnologia utiliza apenas imagens de amostras de tecido padrão, o que a torna acessível em diferentes sistemas de saúde ao redor do mundo.
De acordo com o professor Morten Scheibye-Knudsen, a IA permitirá classificar as pacientes de acordo com o risco, melhorando os protocolos de triagem e tratamento. “Os médicos poderão monitorar mais de perto indivíduos de alto risco, oferecendo mamografias e biópsias frequentes para detectar o câncer mais cedo”, explicou ao Medical Xpress.
Além disso, o modelo poderá aliviar a carga para mulheres de baixo risco, que passariam por exames menos frequentes. Isso melhora a eficiência dos tratamentos e a qualidade de vida das pacientes, enquanto otimiza o uso dos recursos médicos.
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