Fernando Schmitt (FMUP/RISE-Health) assina artigo na "Nature" que revela novo método para a deteção de células cancerígenas, com base em inteligência artificial e tecnologia 3D
Uma equipa
internacional de cientistas, da qual faz parte o cientista português Fernando
Schmitt, professor da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP) e
diretor da Unidade de Investigação RISE-Health, promete revolucionar o
diagnóstico do cancro do colo do útero com uma abordagem inovadora em relação à
citologia cervical, mais conhecida como teste de Papanicolau.
O trabalho agora publicado na revista Nature, uma das mais
importantes revistas científicas a nível mundial, demonstrou as vantagens de
uma nova forma de análise automatizada de amostras de células do colo do útero
com recurso à inteligência artificial, em comparação com o método tradicional
de citologia clínica. O objetivo é avançar mais precocemente para tratamentos
que salvam vidas.
“A utilização da inteligência artificial na clínica
permite avaliar as características celulares e classificá-las como normais ou
anómalas”, explica Fernando Schmitt, reconhecido a nível internacional como uma
das maiores referências mundiais nas áreas de citopatologia.
Intitulado “Clinical-grade autonomous cytopathology through
whole- slide edge tomography”, este trabalho de investigação
contou também com cientistas, hospitais e empresas de referência do Japão,
China e EUA.
De acordo com o professor da FMUP, a automatização deste
rastreio vem acelerar o diagnóstico de cancro do colo do útero, doença causada
principalmente pela infeção por Papilomavírus Humano (HPV), transmitido por via
sexual, e que representa um dos principais tipos de cancros nas mulheres.
Atualmente, as células colhidas são avaliadas no
microscópio pelo olhar do profissional. O processo tem, no entanto, algumas
desvantagens, como a subjetividade da interpretação e a variabilidade do
resultado.
Este novo sistema de inteligência artificial aplicado à
citologia tradicional é o primeiro que consegue, de forma completamente
autónoma, fazer uma triagem das células anormais, permitindo um diagnóstico
mais rápido, mais preciso e mais objetivo.
Como explica Fernando Schimtt, “a
automatização da citopatologia pode também detetar lesões precoces, acelerando
e melhorando o diagnóstico do cancro”.
O novo método faz um scan das células e reconstrói, em
tempo real, uma imagem em 3D que permite “ver” melhor as suas características.
Depois, a plataforma utiliza algoritmos avançados para agrupar perfis
semelhantes e identificar células anormais com maior exatidão, diminuindo o
risco de erro humano.
Do laboratório para a clínica
Esta abordagem com recurso à IA, já testada e validada
com milhares de amostras de doentes reais, poderá agora ajudar profissionais e
laboratórios de anatomia patológica, ao fornecer um “mapa visual” da
classificação das células, o que constituirá uma mais-valia relativamente ao
método convencional
Os autores do estudo partilham o entusiasmo e a vontade
de implementar este novo método de diagnóstico na prática clínica, num futuro
próximo, com ganhos previsíveis para os doentes, para os sistemas de saúde e
para a qualidade de vida das populações à escala global.
Espera-se que esta tecnologia possa
estar acessível em vários países, constituindo-se como um importante
instrumento na abordagem ao cancro do colo do útero, que continua a afetar
mulheres em todo o mundo. Os sintomas de alerta incluem hemorragia vaginal
anormal, aumento do corrimento vaginal, dor pélvica e dor durante as relações
sexuais. Universidade do Porto – Portugal
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