Cientistas do King’s College London, no Reino Unido, alcançaram um importante avanço no campo da oncologia: a equipe desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever o risco do câncer de mama se espalhar para outras partes do corpo.
O estudo se focou em pacientes com câncer de mama triplo negativo. Esse é um tipo de câncer de mama em que as células cancerosas não têm três “chaves” especiais que as ajudam a crescer. Essas “chaves” são chamadas de receptor de estrogênio, receptor de progesterona e receptor HER2.
Quando as células cancerosas não possuem esses receptores, o tratamento pode ser mais desafiador, pois as opções terapêuticas específicas para esses receptores não são eficazes. Confira: os 15 sintomas que podem indicar um câncer.
O câncer de mama triplo negativo também apresenta a maior probabilidade de retorno ou de se espalhar durante os primeiros anos após o tratamento, algo que é chamado de câncer de mama secundário ou metastático.
A criação do novo modelo de IA foi feita a partir de testes em mais de 5 mil gânglios linfáticos doados generosamente por 345 pacientes para biobancos. A tecnologia mede a resposta da estrutura que funciona como filtro de substâncias estranhas, o que inclui células cancerosas e infecções.
Os cientistas descobriram que a partir de marcadores sobre a resposta imune, era possível prever a probabilidade do câncer se espalhar para outras partes do corpo, mesmo quando as células cancerígenas não se espalharam nos gânglios linfáticos.
A líder da pesquisa e médica, Dra. Anita Grigoriadis destacou que eles pegaram descobertas sob o microscópio e as traduziram em uma estrutura de aprendizado profundo para criar um modelo de IA que pode ajudar os médicos a tratar as pacientes, disponibilizando mais uma ferramenta para a prevenção do câncer de mama secundário ou metastático.
A médica apontou ainda que ao demonstrar que as alterações nos gânglios linfáticos podem prever se o câncer de mama triplo negativo vai se espalhar, eles também construíram conhecimento acerca do papel da resposta imune na compreensão do prognóstico de uma paciente. As informações são do Metrópoles.
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