Identificar pacientes em risco de desenvolver cancro da mama tem sido um foco fundamental para os investigadores que procuram reduzir o número de mortes relacionadas com o cancro da mama

Com MGH

Uma equipe de pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) desenvolveu um modelo de aprendizagem profunda que pode prever o câncer de mama a partir de imagens de mamografia até cinco anos antes que os médicos possam fazer um diagnóstico clínico.

Os pesquisadores desenvolveram um modelo de aprendizagem profunda que pode prever o câncer de mama a partir de imagens de mamografia até cinco anos antes que os médicos possam fazer um diagnóstico.

O câncer de mama é o câncer mais comum em mulheres e é responsável por cerca de 500.000 mortes a cada ano em todo o mundo. Atualmente, existem muitos tratamentos eficazes para o câncer de mama, mas o sucesso do resultado ainda depende do diagnóstico precoce.

Diagnósticos tardios requerem tratamentos mais agressivos, que acarretam efeitos colaterais consideráveis ​​e muitas vezes falham. Portanto, identificar pacientes em risco de desenvolver cancro da mama tem sido um foco fundamental para os investigadores que procuram reduzir o número de mortes relacionadas com o cancro da mama.

Programas de rastreio que utilizam mamografias são utilizados para permitir a detecção precoce e o tratamento do cancro da mama. Porém, esse tipo de rastreamento exige um exame cuidadoso de cada mamografia em busca de sinais de anormalidade, o que exige grande esforço devido ao grande número de mulheres que devem realizar o exame.

Além disso, como as imagens são revisadas manualmente, permanece um elemento de subjetividade e o risco de erro humano. Para acelerar a revisão das mamografias e permitir uma avaliação objetiva do risco, os investigadores têm trabalhado para desenvolver modelos informáticos que possam examinar de forma rápida e fiável as imagens da mamografia quanto ao risco de cancro da mama.

‘Padrões únicos de tecido mamário’

Usando informações de mais de 90.000 mamografias realizadas no Massachusetts General Hospital (MGH), uma equipe do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do MIT desenvolveu um novo modelo de aprendizagem profunda que detecta padrões sutis de alterações no tecido mamário que o olho humano não consegue detectar.

Programado usando mamografias e resultados conhecidos de mais de 60 mil pacientes, o modelo identifica precursores de tumores malignos e pode prever, a partir de uma mamografia, se uma paciente tem probabilidade de desenvolver câncer de mama.

Ao contrário da avaliação dos principais fatores de risco, como idade, histórico familiar de câncer de mama, estado hormonal e densidade mamária, o modelo de aprendizagem profunda do MIT identifica padrões indicativos de câncer de mama. As previsões baseiam-se, portanto, em dados e podem ser feitas até 5 anos antes do desenvolvimento do cancro. Desta forma, o rastreio proporciona uma avaliação de risco individual que pode ser utilizada para personalizar programas de rastreio e prevenção de acordo com cada paciente.

Constance Lehman, professora de radiologia na Harvard Medical School e chefe da divisão de imagens mamárias do MGH, comentou sobre a pesquisa:

Desde a década de 1960, os radiologistas notaram que as mulheres têm padrões únicos e altamente variáveis ​​de tecido mamário visíveis na mamografia… Esses padrões podem representar a influência da genética, hormônios, gravidez, amamentação, dieta, perda e ganho de peso. “Podemos agora aproveitar esta informação detalhada para sermos mais precisos na nossa avaliação de risco a nível individual.”

O modelo foi utilizado para identificar retrospectivamente mulheres com alto risco de desenvolver cancro da mama a partir de quase 89.000 mamografias de rastreio consecutivas realizadas entre 2009 e 2012. Colocou correctamente 31% de todos os pacientes que subsequentemente desenvolveram cancro da mama no decil de maior risco. O valor correspondente obtido utilizando o modelo Tyrer-Cuzick existente foi de apenas 18%.

É particularmente surpreendente que o modelo funcione igualmente bem para brancos e negros, o que não acontecia com ferramentas anteriores. Se validado e disponibilizado para uso generalizado, isto poderia realmente melhorar as nossas estratégias atuais para estimar o risco.

A equipe pretende tornar seu modelo parte do padrão de atendimento. Ao prever quais as pessoas que desenvolverão cancro no futuro, as estratégias de gestão podem ser adaptadas em conformidade, prevenindo o desenvolvimento do cancro da mama e salvando vidas.

Fonte:

Yala A., et al. . Um modelo baseado em mamografia de aprendizagem profunda para melhor previsão do risco de câncer de mama. Radiologia. doi.org/10.1148/radiol.2019182716

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