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A conclusão surge de acordo com um novo estudo realizado por pesquisadores da Escola de Medicina da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos.
A equipa descobriu que criar um sistema computacional para identificar características críticas relacionadas com a doença permite diferenciar com precisão dois tipos de cancro do pulmão e é mais eficaz a prever o tempo de sobrevivência dos pacientes do que a abordagem padrão utilizada pelos patologistas de classificação dos tumores por grau e estadio.
Os pesquisadores usaram 2 186 imagens a partir da base de dados do Atlas do Genoma do Cancro para avaliar tecidos de pacientes com adenocarcinomas ou carcinoma do pulmão de células escamosas.
A base de dados também continha informação sobre o grau e estadio atribuído a cada cancro e quanto tempo cada paciente sobreviveu após o diagnóstico.
As imagens foram usadas para "treinar" um programa de software de computador para identificar mais características específicas do cancro, entre as quais o tamanho e forma da célula, mas também a forma e textura dos núcleos das células e as relações espaciais entre as células tumorais vizinhas.
Michael Snyder, um dos autores do estudo, revela que os métodos de identificação atuais são "muito subjetivos" e reforça que dois patologistas altamente qualificados que avaliam o mesmo material vão concordar em apenas cerca de 60 por cento dos casos.
O presente estudo, cujos resultados foram publicados na revista Nature Communications, incidiu sobre o cancro do pulmão, mas os pesquisadores acreditam que uma abordagem semelhante poderá ser usada para muitos outros tipos de cancro.
