Detecção de Câncer Cerebral por IA Analisando Resultados de Exames de Sangue

Recentemente, pesquisadores associados à Universidade de Strathclyde, em Glasgow, patentearam um método de análise de amostras de sangue para detectar câncer cerebral. Os pesquisadores da ClinSpec Diagnostics Limited combinaram espectroscopia e algoritmos de IA para detectar câncer cerebral com base em biópsias de sangue. Conforme relatado pela Psychology Today, a pesquisa foi recentemente publicada na revista Nature Communications, e de acordo com a equipe de pesquisa, o trabalho representa um desenvolvimento significativo na utilização da espectroscopia clínica e da IA.

A pesquisa apresentada no estudo pode tornar a detecção de câncer cerebral muito mais fácil e simples. Dores de cabeça frequentes podem ser um sintoma de câncer cerebral, mas embora as dores de cabeça sejam muito comuns, o câncer cerebral não é. Os clínicos precisam de um melhor método para discernir quais dores de cabeça são causas de preocupação e quais são mais benignas. Os médicos devem ser capazes de realizar algum tipo de triagem e reduzir o tempo e os recursos investidos no diagnóstico de câncer cerebral com caros exames de imagem cerebral. Se um simples exame de sangue pudesse fornecer aos clínicos informações confiáveis que os ajudassem a diagnosticar casos de câncer cerebral, vidas poderiam ser salvas.

Foi por isso que os pesquisadores da ClinSpec visaram desenvolver um algoritmo que ajudasse os médicos a separar os casos de possíveis pacientes com câncer cerebral, distinguindo-os de outras causas de dores de cabeça.

Um dos métodos comuns de detecção de doenças como o câncer é a biópsia líquida, realizando biópsia em fluidos do corpo em vez de amostras de tecido. O mercado de biópsia líquida está crescendo rapidamente, atingindo um tamanho estimado de 2,4 bilhões de dólares, de acordo com pesquisas de mercado da BC Research LLC. A biópsia líquida se mostrou eficaz na detecção de sinais de câncer, pois é capaz de detectar DNA de tumor circulante livre de células, ou ctDNA, e células tumorais circulantes, ou CTCs. No entanto, os pesquisadores da ClinSpec utilizaram um método de análise diferente, realizando espectroscopia em amostras de sangue para encontrar marcadores bioquímicos indicativos de câncer.

A espectroscopia é o processo de usar radiação eletromagnética para encontrar componentes químicos específicos. A luz é dividida em frequências eletromagnéticas componentes, e essas frequências reagem de forma diferente com diferentes químicos. A equipe de pesquisa da ClinSpec usou luz infravermelha para criar representações de amostras de sangue, uma técnica chamada de espectroscopia de infravermelho com reflexão total atenuada (ATR)-Fourier transform (FTIR). A equipe de pesquisa afirmou que a técnica é não destrutiva, não invasiva e cria confiavelmente um perfil bioquímico de uma amostra sem a necessidade de preparar a amostra extensivamente. As representações das amostras de sangue poderiam então ser analisadas em busca de anomalias, verificadas para possíveis sinais de câncer.

Para analisar os dados, foi utilizado uma máquina de vetores de suporte para criar um modelo de classificação. Máquinas de vetores de suporte são usadas para análise de classificação e regressão, e operam desenhando limites de decisão, ou linhas que separam um conjunto de dados em múltiplas classes. O algoritmo tenta maximizar a distância entre a linha divisória e os pontos de dados de cada lado da linha, e quanto maior a distância, mais confiante é o classificador.

A equipe de pesquisa afirmou que seu método de análise para as amostras de sangue foi capaz de distinguir efetivamente amostras de câncer de amostras não cancerígenas. Houve uma taxa de sensibilidade de 93,2% e uma taxa de especificidade de 92,8%. De acordo com o MDDI Online, os pesquisadores relatam que, ao analisar amostras de um grupo de 104 pacientes diferentes, seu método auxiliado por IA foi capaz de distinguir pacientes saudáveis de câncer cerca de 86% do tempo.

Os pesquisadores explicaram no estudo:

“Este trabalho apresenta um passo na tradução da espectroscopia ATR-FTIR para a clínica. Este passo em direção à análise de alto rendimento tem implicações no campo da espectroscopia de IR, bem como no ambiente clínico. A análise do soro sanguíneo usando esta técnica se encaixaria idealmente no caminho clínico como uma ferramenta de triagem para câncer cerebral.”