JornalDentistry em 2025-3-15
A medicina personalizada tem como objetivo adaptar os tratamentos a cada paciente. Até agora, isto foi feito utilizando um pequeno número de parâmetros para prever o curso de uma doença. No entanto, estes poucos parâmetros muitas vezes não são suficientes para compreender a complexidade de doenças como o cancro.
Uma equipa de investigadores desenvolveu uma nova abordagem para este problema utilizando inteligência artificial (IA).
A medicina personalizada tem como objetivo adaptar os tratamentos a cada paciente. Até agora, isto foi feito utilizando um pequeno número de parâmetros para prever o curso de uma doença. No entanto, estes poucos parâmetros muitas vezes não são suficientes para compreender a complexidade de doenças como o cancro. Uma equipa de investigadores da Faculdade de Medicina da Universidade de Duisburg-Essen (UDE), da LMU Munique e do Instituto de Fundamentos de Aprendizagem e
Dados de Berlim (BIFOLD) da TU Berlin desenvolveu uma nova abordagem a este problema utilizando inteligência artificial (IA).
Com base na infraestrutura hospitalar inteligente do Hospital Universitário de Essen, os investigadores integraram dados de diferentes modalidades — história clínica, valores laboratoriais, imagens e análises genéticas — para apoiar a tomada de decisões clínicas.
"Embora grandes quantidades de dados clínicos estejam disponíveis na medicina moderna, a promessa de uma medicina verdadeiramente personalizada permanece muitas vezes por cumprir", afirma o Prof. Jens Kleesiek, do Instituto de Inteligência Artificial em Medicina (IKIM) do Hospital Universitário de Essen e do Centro de Investigação do Cancro de Colónia (CCCE). A prática clínica oncológica utiliza atualmente sistemas de avaliação bastante rígidos, como a classificação dos estádios do cancro, que pouco têm em conta as diferenças individuais como o sexo, o estado nutricional ou as comorbilidades.
"As modernas tecnologias de IA, em particular a inteligência artificial explicável (xAI), podem ser utilizadas para decifrar estas complexas inter-relações e personalizar a medicina oncológica numa extensão muito maior", afirma o Prof. Frederick Klauschen, Diretor do Instituto de Patologia da LMU e líder do grupo de investigação no BIFOLD, onde esta abordagem foi desenvolvida em conjunto com o Prof. Klaus-Robert Müller.
Para o recente estudo publicado na Nature Cancer, a IA foi treinada com dados de mais de 15.000 doentes com um total de 38 tumores sólidos diferentes.
Foi examinada a interação de 350 parâmetros, incluindo dados clínicos, valores laboratoriais, dados de procedimentos de imagem e perfis genéticos dos tumores.
"Identificámos fatores-chave que respondem pela maioria dos processos de tomada de decisão na rede neural, bem como um grande número de interações prognosticamente relevantes entre os parâmetros", explica o Dr. Julius Keyl, cientista clínico do Instituto de Inteligência Artificial em Medicina (IKIM).
O modelo de IA foi então testado com sucesso nos dados de mais de 3.000 doentes com cancro do pulmão para validar as interações identificadas. A IA combina os dados e calcula um prognóstico geral para cada doente individual. Como IA explicável, o modelo torna as suas decisões transparentes para os médicos, mostrando como cada parâmetro contribuiu para o prognóstico. "Os nossos resultados mostram o potencial da inteligência artificial para analisar dados clínicos não isoladamente, mas em contexto, para os reavaliar e, assim, permitir uma terapia oncológica personalizada e baseada em dados", afirma o Dr. Philipp Keyl da LMU. Um método de IA como este pode também ser utilizado em casos de emergência, nos quais é essencial poder avaliar os parâmetros de diagnóstico na sua totalidade o mais rapidamente possível. Os investigadores pretendem também descobrir inter-relações complexas entre cancros, que permaneceram não detectadas até agora utilizando métodos estatísticos convencionais. "No Centro Nacional de Doenças Tumorais (NCT), juntamente com outras redes oncológicas, como o Centro Bávaro de Investigação do
Cancro (BZKF), temos as condições ideais para dar o próximo passo: provar o real benefício da nossa tecnologia para os doentes em ensaios clínicos", acrescenta o Prof. Martin Schuler, Diretor Executivo da unidade NCT West e Chefe do Departamento de Oncologia Médica do Hospital Universitário de Essen.
Fonte: Universidade de Duisburg-Essen (UDE), da LMU Munique
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