Estudo liderado por investigadores do Mass General Cancer Center, membro do Mass General Brigham, em colaboração com pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT), desenvolveu e testou uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que consegue prever o risco de um paciente desenvolver câncer de pulmão.
De acordo com os autores do trabalho, as taxas de câncer de pulmão continuam a aumentar entre pessoas que nunca fumaram ou que não fumam há anos. Isto sugere que existem muitos fatores de risco que contribuem para o risco de câncer de pulmão, alguns dos quais são atualmente desconhecidos.
Chamada de Sybil, a ferramenta é um modelo de deep learning que analisa exames e prevê o risco de câncer de pulmão de um a seis anos futuros. Sybil previu com precisão o risco de câncer de pulmão para indivíduos com ou sem histórico significativo de tabagismo.
A equipe de cientistas usou dados do National Lung Screening Trial (NLST) e teve como base análises de exames de tomografia de pacientes nos Estados Unidos (EUA) e em Taiwan. Os resultados da análise de risco do Sybil foram publicados no Journal of Clinical Oncology.
Os pesquisadores explicam que o Sybil requer apenas uma imagem de tomografia e não depende de dados clínicos ou anotações do radiologista. Ele foi projetado para ser executado em tempo real no plano de fundo de uma estação de leitura de radiologia padrão que permite o suporte à decisão clínica no ponto de atendimento.
A equipe validou Sybil usando três conjuntos de dados independentes - um conjunto de varreduras de cerca de 6 mil participantes do NLST que Sybil não havia visto anteriormente, além de tomografias do Massachusetts General Hospital (MGH) e do Chang Gung Memorial Hospital, em Taiwan. O último conjunto de varreduras incluiu pessoas com históricos diversos de tabagismo, incluindo aquelas que nunca fumaram.
Os pesquisadores ressaltam que o desenvolvimento do Sybil foi realizado em um estudo retrospectivo e que estudos prospectivos que acompanham os pacientes são necessários para validar a ferramenta. Além disso, os participantes dos EUA eram predominantemente brancos (92%). Desta forma, também são necessários novos estudos com diferentes populações para determinar se o Sybil pode prever com precisão o câncer de pulmão.
Referência:
Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography, Journal of Clinical Oncology (2023). DOI: 10.1200/JCO.22.0134
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