A IA REDMOD antecipa a deteção do cancro do pâncreas em TAC até 16 meses

O cancro do pâncreas está a caminho de se tornar a segunda principal causa de morte por cancro nos EUA até 2030, em parte porque 85 percent dos casos só são detetados quando a doença já se disseminou.

Na prática, não o estamos a identificar suficientemente cedo.

Um novo modelo de IA desenvolvido por investigadores da Mayo Clinic e do University of Texas MD Anderson Cancer Center pode estar prestes a alterar este cenário.

O sistema chama-se REDMOD (modelo de deteção precoce baseado em radiómica) e foi avaliado em exames de TAC de pessoas que, mais tarde, receberam diagnóstico de cancro do pâncreas.

Em quase 3 em cada 4 situações, o REDMOD conseguiu assinalar a forma mais comum de cancro do pâncreas cerca de 16 meses antes do diagnóstico. Trata-se de um valor quase duas vezes superior à taxa de deteção de especialistas que analisaram os exames sem apoio de IA.

Em alguns exames, o REDMOD reconheceu padrões de tecido suspeitos com mais de dois anos de antecedência e a equipa considera que o sistema poderá identificar sinais de cancro até três anos antes.

"A maior barreira para salvar vidas do cancro do pâncreas tem sido a nossa incapacidade de ver a doença quando ainda é curável", afirma o radiologista e especialista em medicina nuclear Ajit Goenka, da Mayo Clinic.

"Esta IA consegue agora identificar a assinatura do cancro num pâncreas com aspeto normal e consegue fazê-lo de forma fiável ao longo do tempo e em diversos contextos clínicos."

Porque é tão difícil detetar cedo o cancro do pâncreas

Para treinar o REDMOD, os investigadores recorreram a 969 exames de TAC do pâncreas, permitindo ao sistema aprender a reconhecer sinais discretos de cancro nas fases iniciais.

Em vez de procurar um tumor evidente, o modelo foca-se em padrões radiómicos - alterações na textura e na estrutura do tecido que, muitas vezes, são demasiado subtis para serem detetadas a olho nu.

Muitos cancros começam quando células normais adquirem mutações no ADN que afetam a forma como crescem e se dividem; no entanto, podem passar anos até essas alterações se traduzirem num tumor suficientemente grande para causar sintomas ou para surgir de forma clara num exame.

Como funciona o REDMOD (modelo radiómico de deteção precoce)

Depois do treino, o REDMOD foi testado com um conjunto diferente de exames de TAC: 63 de pessoas que acabariam por desenvolver cancro, mas que fizeram os exames antes do diagnóstico, e 430 controlos saudáveis sem cancro.

Dos 63 exames pré-diagnóstico, o REDMOD sinalizou corretamente 46 como suspeitos, o que corresponde a uma taxa de 73 percent (quase 3 em 4).

Importa notar que todos estes exames tinham sido anteriormente considerados normais por radiologistas. Além disso, dois radiologistas que reavaliaram os exames em simultâneo com o REDMOD conseguiram identificar sinais iniciais de cancro em apenas 38.9 percent dos casos.

Resultados dos testes, limitações e próximos passos

Entre os 430 controlos saudáveis, 81 foram incorretamente classificados como suspeitos pelo REDMOD - o que significa que, num contexto real, estas pessoas poderiam ter sido chamadas para exames adicionais antes de receberem a confirmação de que estava tudo bem.

Um desempenho semelhante foi observado em dois outros testes com conjuntos de dados adicionais, usando equipamento diferente e em hospitais distintos.

Melhor ainda, quando existiam vários exames do mesmo doente, a IA gerou resultados, em grande medida, consistentes - mesmo quando os exames tinham sido realizados com meses de intervalo.

"Estas características posicionam-no para validação prospetiva em coortes de alto risco, um passo necessário para mudar o paradigma do diagnóstico sintomático em fase tardia para uma interceção proativa na fase pré-clínica", escrevem os autores do estudo no artigo publicado.

A ideia é que, quanto mais cedo o REDMOD conseguir aceder a exames de TAC - possivelmente realizados de forma rotineira por outros motivos e outras condições - mais útil poderá ser. Assim, torna-se plausível detetar o cancro do pâncreas numa fase em que o tratamento curativo ainda seja viável.

Apesar disso, ainda há etapas por cumprir antes de o sistema poder ser aplicado dessa forma. O próximo objetivo dos investigadores é testar a IA em grupos maiores e mais diversos e perceber com que facilidade os médicos a conseguem integrar nos fluxos de trabalho já existentes.

Os investigadores consideram estes resultados iniciais encorajadores e esperam que, com desenvolvimento adicional e afinação, seja possível disponibilizar um sistema muito útil para um dos cancros mais letais.

"A capacidade demonstrada pela estrutura para detetar de forma consistente estes sinais ocultos num grande conjunto de dados orientado para a prática clínica, combinada com a sua elevada estabilidade longitudinal e especificidade validada, estabelece uma base robusta para a deteção precoce aumentada por IA", escrevem os investigadores.

A investigação foi publicada na revista Gut.