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Cientistas criam forma de prever pacientes que podem voltar a ter câncer

Método utiliza técnicas de inteligência artificial para identificar possíveis células cancerígenas no organismo

Câncer: tecnologia pode ajudar médicos na identificação de pacientes que podem desenvolver novos tumores no pulmão (Sciepro/Getty Images)
RL

Rodrigo Loureiro

Publicado em 28 de maio de 2020 às 10h00.

Cientistas do Instituto de Pesquisa do Câncer de Londres, na Inglaterra, estão utilizando técnicas de inteligência artificial para prever quais pacientes recuperados de câncer do pulmão poderão voltar a desenvolver tumores pulmonares cancerígenos.

Publicado na revista científica Nature Medicine na última quarta-feira (27), o estudo liderado pelo médico Yinyin Yuan foi desenvolvido em conjunto com uma iniciativa de 14 milhões de libras esterlinas financiada pelo Instituto de Pesquisa ao Câncer do Reino Unido

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A partir de dados genéticos de 100 pessoas com câncer de pulmão, a ferramenta criada por patologistas usa inteligência artificial para diferenciar as células imunes de células cancerígenas em diferentes regiões dentro de um mesmo tumor. Os pesquisadores, então, podem analisar as respostas do câncer ao sistema imunológico.

As áreas onde existem mais células imunes foram chamadas de “quentes”, enquanto as outras foram chamadas de “frias”. Na conclusão do estudo, os pacientes que concentram uma grande quantidade de regiões “frias” estão mais aptos a desenvolverem novamente um câncer de pulmão.

“Aplicamos inteligência artificial a dados genéticos e imagens de patologia para criar uma nova ferramenta que, no futuro, pode ajudar a selecionar os pacientes com câncer de pulmão que corre]m maior risco de recaída", disse Yuan.

O pesquisador afirma que a pesquisa pode revelar detalhes de como as células cancerígenas podem se camuflar dentro do organismo para escapar da atenção do sistema imunológico e, desta forma, continuarem evoluindo.

Por ora a pesquisa ainda está em fase inicial e a tecnologia ainda não tem previsão para ser utilizada em larga escala.

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