Inteligência artificial aplicada a detecção do câncer de mama triplo negativo

O câncer de mama triplo negativo (CMTN) é um subtipo que apresenta maior agressividade, com crescimento acelerado, maior capacidade de metástase e menor responsividade a certos tratamentos. Também há maior incidência entre mulheres jovens, o que vai na contramão de tudo que se conhece sobre o câncer de mama. 

Este subtipo de câncer de mama pode ser identificado em exames imunohistoquímicos e caracterizado pela ausência dos receptores de estrogênio e progesterona, bem como da amplificação do gene HER2 (por isso, o nome triplo negativo), tornando-o insensível a terapias hormonais e direcionadas ao HER2. Tem alta heterogeneidade tumoral, implicando variações significativas nas características genéticas, moleculares e patológicas das células cancerígenas, o que pode influenciar na resposta ao tratamento e no prognóstico. 

Então, a pesquisa desenvolvida pelo Grupo de Imagens Médicas (GIM - @gim.ufu) no Laboratório de Engenharia Biomédica (Biolab) tem investigado atributos de imagens de mama, a partir da técnica de radiômica, para que se faça uma análise quantitativa das imagens utilizando técnicas avançadas de inteligência artificial. Este modelo está sendo projetado para predizer o surgimento de neoplasia maligna de mama triplo negativo em pacientes com achados em imagens de mama, visando a aprimorar a detecção precoce e prognóstico dessa forma específica de câncer de mama.

Com isso, tem-se um impacto no diagnóstico do CMTN — o subtipo mais agressivo e mais comum entre mulheres jovens — ao facilitar a avaliação e pelo poder preditivo do tratamento que se propõe, visto que a neoplasia maligna de mama triplo negativo geralmente requer um plano de tratamento abrangente. O CMTN é conhecido por exibir alta heterogeneidade tumoral. Isso significa que as células cancerígenas podem variar significativamente em termos de características genéticas, moleculares e patológicas. Essa heterogeneidade pode influenciar na resposta ao tratamento e no prognóstico dos pacientes, fator esse que a radiômica pode identificar e auxiliar na caracterização do tumor de forma precoce.

Existe, portanto, a necessidade de se criar um modelo radiômico baseado em imagem por ressonância magnética e por mamografia, para predizer a malignidade do CMTN, visando a melhorar a precisão diagnóstica e prognóstica no tratamento, preenchendo uma lacuna importante na gestão da neoplasia maligna de mama triplo negativo. O conjunto dos resultados deste estudo poderá guiar e fornecer suporte para futuras pesquisas visando a implementação de abordagens terapêuticas personalizadas em pacientes com câncer de mama triplo negativo.

*Ana Claudia Patrocinio é professora da Faculdade de Engenharia Elétrica (Feelt) da Universidade Federal de Uberlândia (UFU), onde atua nos cursos de graduação e pós-graduação em Engenharia Biomédica. Fazem parte da equipe que desenvolve a pesquisa o doutorando Lucas de Brito Silva, que é bolsista da Fapemig, e os alunos de graduação Luciene Narayama Andrade Correia, Anna Vithória Ferreira Aguilar de Oliveira e Luigi Pereira Patrocinio dos Reis.

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