Inteligência artificial identifica pacientes que vão piorar com imunoterapia

A imunoterapia pode fazer bem, pode não funcionar ou pode fazer mal, incluindo reduzir o tempo de vida de pacientes com câncer de pulmão.
[Imagem: Pranjal Vaidya et al. - 10.1136/jitc-2020-001343]

Tratamento que piora?

Até recentemente, cientistas e oncologistas classificavam os pacientes com câncer de pulmão em duas categorias amplas: Aqueles que se beneficiariam com a imunoterapia, e aqueles que provavelmente não se beneficiariam.

Mas, quando usaram técnicas avançadas de inteligência artificial (IA) para analisar os tecidos dos pulmões dos pacientes de forma objetiva, os pesquisadores descobriram biomarcadores que podem dar outra informação ainda mais crucial: Dizer aos médicos quais pacientes com câncer de pulmão podem realmente piorar com a imunoterapia.

Essa terceira categoria, que está sendo chamada de "hiperprocessadores", é de fato prejudicada pela imunoterapia, incluindo um tempo de vida menor após o tratamento.

"Este é um subconjunto significativo de pacientes que devem evitar totalmente a imunoterapia. Eventualmente, gostaríamos que isso fosse integrado aos ambientes clínicos, para que os médicos tivessem todas as informações necessárias para fazer a ligação para cada paciente individual," disse a Dra Pranjal Vaidya, da Universidade Case Western Reserve (EUA).

Na verdade, a imunoterapia tem sido vista como uma "linha de pesquisa perigosa" por vários cientistas, com alertas sobre riscos da imunoterapia para os olhos e para o fato de que as imunoterapias são menos eficazes nas mulheres.

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Perigos da imunoterapia

Na verdade, apenas cerca de 20% de todos os pacientes com câncer se beneficiam das atuais imunoterapias, tratamentos que diferem da quimioterapia por usar medicamentos para ajudar o sistema imunológico a combater o câncer, enquanto a quimioterapia usa medicamentos para matar diretamente as células cancerosas, de acordo com o Instituto Nacional do Câncer dos EUA.

Por conta disso, a equipe da Dra Pranjal decidiu testar a inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina para prever quais pacientes com câncer de pulmão se beneficiariam desses tratamentos controversos.

Mas o principal resultado da pesquisa foi identificar com grande precisão aqueles que mais seriam prejudicados.

"Esta é uma descoberta importante porque mostra que os padrões radiômicos das tomografias de rotina são capazes de discernir três tipos de resposta em pacientes com câncer de pulmão submetidos a tratamento de imunoterapia - respondedores, não respondedores e os hiperprocessadores," disse o professor Anant Madabhushi, membro da equipe.

E algumas das pistas mais significativas de que os pacientes seriam prejudicados pela imunoterapia foram encontradas fora do tumor.

"Notamos que as características radiômicas fora do tumor eram mais preditivas do que aquelas dentro do tumor, e as mudanças nos vasos sanguíneos ao redor do nódulo também eram mais preditivas," disse Vaidya.

A equipe agora pretende ampliar o estudo, para cobrir um número maior de pacientes - foram 109 nesta primeira avaliação - e tentar divulgar o trabalho entre os profissionais de saúde que receitam e aplicam os tratamentos de imunoterapia.