Nesta nova abordagem, as imagens de lesões são processadas por uma série de programas de computador que extraem informações sobre o número de cores presentes no crescimento e outros dados quantitativos. A análise gera uma pontuação global de risco, denominada Q-score, que indica a probabilidade de crescimento cancerígeno.

Publicado na Experimental Dermatology, este estudo avaliou a utilidade da ferramenta indicando que o Q-score produz 98 por cento de sensibilidade, o que significa que é muito provável que identifique corretamente melanomas precoces na pele. A habilidade do teste em fazer diagnósticos corretos aproxima-se dos níveis alcançados por dermatologistas que executam exames visuais através de microscópios.

Os investigadores desenvolveram esta ferramenta utilizando 60 fotografias de melanomas cancerígenos e um lote equivalente de imagens de crescimento benigno em programas de processamento de imagens; depois, desenvolveram biomarcadores de imagem para quantificar precisamente as características visuais dos crescimentos.

Através de métodos computacionais, foram geradas métricas quantitativas que diferiam entre os dois grupos de imagens e deram a cada biomarcador uma classificação de malignidade.

Ao combinar os dados de cada biomarcador, foi calculado o Q-score global para cada imagem, um valor entre zero e um em que um número mais elevado indica uma maior probabilidade de uma lesão ser cancerígena.

Estudos anteriores mostraram que o número de cores numa lesão são os biomarcadores mais significativos para determinar a malignidade de alguns tumores; inclusive, alguns biomarcadores foram analisados em canais de cor específicos - uma descoberta que os especialistas dizem poder ser potencialmente explorada para identificar biomarcadores adicionais e melhorar ainda mais a precisão.

Para os investigadores, esta tecnologia pode vir a ajudar a detetar a doença mais cedo, salvando vidas e evitando biópsias desnecessárias.