Novo exame pode detetar origem do cancro e ajudar no tratamento
De todos os cancros diagnosticados nos Estados Unidos estima-se que em 2% dos casos a sua origem não é determinada. Isto levanta problemas pois não só estes tipos de cancro, denominados cancros primários desconhecidos ou CUP, tendem a ser mais agressivos e a espalhar-se pelo organismo rapidamente, como dificulta a decisão dos médicos sobre a melhor terapia, uma vez que muitas são específicas para um tipo de cancro – o que, por sua vez, pode diminuir as hipóteses de sucesso do tratamento.
A ciência avançou prodigiosamente na luta contra o cancro, mas o mundo natural tem sido o arsenal mais eficaz da medicina, fornecendo desde antibióticos a potentes fármacos.
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Uma equipa de investigadores do Massachusetts Institute of Technology (MIT), nos EUA, desenvolveu um novo exame que permite detetar a origem do cancro com maior precisão e ajudar os especialistas nos tratamentos a efetuar. Denominado OncoNPC, o exame foi criado com recurso a Inteligência Artificial (IA) e analisa as informações genéticas dos pacientes e prevê a origem do tumor.
No estudo, publicado na revista científica Nature Medicine, foi criado um modelo computacional que pode analisar a sequência de cerca de 400 genes e essa informação será usada para prever onde um determinado tumor teve origem no organismo.
Através do modelo, os especialistas mostraram que era possível classificar com precisão pelo menos 40% dos tumores de origem desconhecida com elevada confiança, num conjunto de dados de cerca de 900 pacientes. A abordagem permitiu um aumento de 2,2 vezes no número de pacientes que poderiam ser elegíveis para um tratamento direcionado guiado genomicamente, com base na origem do cancro.
Segundo Intae Moon, um dos autores do estudo, este modelo pode auxiliar na tomada de decisões clínicas em pacientes com cancro de tumores primários desconhecidos, que são difíceis de diagnosticar e têm opções de tratamento limitadas.
O modelo permitiu ainda aos investigadores identificar mais 15% dos pacientes (um aumento de 2,2 vezes) que poderiam ter recebido um tratamento mais direcionado, se se tivesse detetado a origem do seu cancro previamente. Em vez disso, esses pacientes acabaram por receber medicamentos quimioterápicos mais gerais.
Os investigadores esperam expandir este modelo para incluir outros tipos de dados, como imagens de patologia e imagens de radiologia, para permitir uma previsão mais abrangente utilizando várias modalidades de dados. Isso daria ao modelo uma perspetiva abrangente dos tumores, permitindo prever não apenas o tipo de tumor e o resultado do paciente, mas potencialmente até o tratamento ideal.
