Quando seus bisturis atingem a borda de um tumor cerebral, os cirurgiões se deparam com uma decisão angustiante: cortar algum tecido cerebral saudável para garantir que todo o tumor seja removido ou dar um amplo espaço ao tecido saudável e correr o risco de deixar algumas das células ameaçadoras para trás. .
Agora, cientistas na Holanda relatam o uso de inteligência artificial para munir os cirurgiões com conhecimentos sobre o tumor que podem ajudá-los a fazer essa escolha.
O método, descrito em estudo publicado nesta quarta-feira na revista Naturezaenvolve um computador que escaneia segmentos do DNA de um tumor e descobre certas modificações químicas que podem produzir um diagnóstico detalhado do tipo e até mesmo subtipo do tumor cerebral.
Esse diagnóstico, gerado durante os estágios iniciais de uma cirurgia que dura uma hora, pode ajudar os cirurgiões a decidir quão agressivamente operar, disseram os pesquisadores. No futuro, o método também poderá ajudar a orientar os médicos em direção a tratamentos adaptados para um subtipo específico de tumor.
“É imperativo que o subtipo do tumor seja conhecido no momento da cirurgia”, disse Jeroen de Ridder, professor associado do Centro de Medicina Molecular do UMC Utrecht, um hospital holandês, que ajudou a liderar o estudo. “O que agora possibilitamos de forma única é permitir que esse diagnóstico muito refinado, robusto e detalhado seja realizado já durante a cirurgia.”
Seu sistema de aprendizagem profunda, chamado Sturgeon, foi testado pela primeira vez em amostras congeladas de tumores de operações anteriores de câncer no cérebro. Diagnosticou com precisão 45 dos 50 casos 40 minutos após o início do sequenciamento genético. Nos outros cinco casos, absteve-se de oferecer um diagnóstico porque a informação não era clara.
O sistema foi então testado durante 25 cirurgias cerebrais ao vivo, a maioria delas em crianças, juntamente com o método padrão de exame de amostras de tumores ao microscópio. A nova abordagem forneceu 18 diagnósticos corretos e não conseguiu atingir o limiar de confiança necessário nos outros sete casos. O diagnóstico foi revertido em menos de 90 minutos, informou o estudo – tempo suficiente para informar decisões durante uma operação.
Atualmente, além de examinar amostras de tumores cerebrais ao microscópio, os médicos podem enviá-las para um sequenciamento genético mais completo.
Mas nem todos os hospitais têm acesso a essa tecnologia. E mesmo para aqueles que o fazem, pode levar várias semanas para receber os resultados, disse o Dr. Alan Cohen, diretor da Divisão de Neurocirurgia Pediátrica da Johns Hopkins e especialista em câncer.
“Temos que iniciar o tratamento sem saber o que estamos tratando”, disse o Dr. Cohen.
O novo método utiliza uma técnica de sequenciamento genético mais rápida e aplica-a apenas a uma pequena fatia do genoma celular, permitindo retornar resultados antes que o cirurgião comece a operar nas bordas de um tumor.
De Ridder disse que o modelo era poderoso o suficiente para fornecer um diagnóstico com dados genéticos esparsos, semelhante a alguém que reconhece uma imagem com base em apenas um por cento de seus pixels e a partir de uma parte desconhecida da imagem.
“Ele pode descobrir sozinho o que está observando e fazer uma classificação robusta”, disse o Dr. de Ridder, que também é pesquisador principal do Oncode Institute, um centro de pesquisa do câncer na Holanda.
Mas alguns tumores ainda são difíceis de diagnosticar. As amostras colhidas durante a cirurgia têm aproximadamente o tamanho de um grão de milho e, se incluírem algum tecido cerebral saudável, o sistema de aprendizagem profunda pode ter dificuldade em identificar marcadores específicos do tumor suficientes.
No estudo, os médicos lidaram com isso pedindo aos patologistas que examinavam amostras ao microscópio para assinalarem aquelas com mais tumor para sequenciação, disse Marc Pagès-Gallego, bioinformático da UMC Utrecht e co-autor do estudo.
Também pode haver diferenças nas células tumorais de um único paciente, o que significa que o pequeno segmento que está sendo sequenciado pode não ser representativo de todo o tumor. Alguns tumores menos comuns podem não corresponder àqueles que foram previamente classificados. E alguns tipos de tumores são mais fáceis de classificar do que outros.
Outros centros médicos já começaram a aplicar o novo método em amostras cirúrgicas, disseram os autores do estudo, sugerindo que ele pode funcionar nas mãos de outras pessoas.
Mas o Dr. Sebastian Brandner, professor de neuropatologia da University College London, disse que o sequenciamento e a classificação de células tumorais muitas vezes ainda exigem experiência significativa em bioinformática, bem como trabalhadores capazes de operar, solucionar problemas e reparar a tecnologia.
“A implementação em si é menos simples do que muitas vezes se sugere”, disse ele.
Os tumores cerebrais também são os mais adequados para serem classificados pelas modificações químicas que o novo método analisa; nem todos os cânceres podem ser diagnosticados dessa forma.
O novo método faz parte de um amplo movimento que visa trazer precisão molecular ao diagnóstico de tumores, permitindo potencialmente aos cientistas desenvolver tratamentos direcionados que sejam menos prejudiciais ao sistema nervoso. Mas traduzir um conhecimento mais profundo dos tumores em novas terapias revelou-se difícil.
“Obtivemos alguns ganhos”, disse Cohen, “mas não tantos no tratamento como na compreensão do perfil molecular dos tumores”.
