IA Decodifica DNA de Tumor Cerebral Durante Cirurgia para Diagnóstico em Tempo Real
IA Decodifica DNA de Tumor Cerebral Durante Cirurgia para Diagnóstico em Tempo Real
A ferramenta de IA criada pelos Cientistas, se chama CHARM
Fonte: https://neurosciencenews.com/ai-brain-cancer-neurosurgery-23592/
Cientistas criaram uma ferramenta de IA, chamada CHARM, que pode identificar rapidamente a identidade molecular de um tumor cerebral durante a cirurgia, um processo que normalmente leva dias ou semanas. Esse avanço pode ajudar os neurocirurgiões a tomar decisões críticas sobre a extensão da remoção do tecido e possíveis tratamentos no local. A ferramenta ainda requer validação clínica e aprovação da FDA, mas seu desenvolvimento representa um salto significativo em direção à oncologia de precisão em tempo real. Além da sala de operações, entender o tipo molecular de um tumor pode fornecer insights importantes sobre sua agressividade potencial e resposta ao tratamento.
Fatos-chave:
CHARM é uma ferramenta de IA capaz de decodificar o DNA de um tumor cerebral durante a cirurgia, fornecendo diagnóstico molecular em tempo real que pode orientar decisões cirúrgicas.
Atualmente, o olho humano não pode detectar de forma confiável variações genômicas sutis em lâminas de tecido; CHARM supera essa limitação, oferecendo uma taxa de precisão de 93% na identificação de mutações moleculares específicas.
Embora desenvolvido para glioma, os pesquisadores sugerem que a ferramenta poderia ser reprogramada para identificar outros subtipos de câncer cerebral, destacando sua versatilidade potencial no diagnóstico de câncer.
Cientistas projetaram uma ferramenta de IA que pode decodificar rapidamente o DNA de um tumor cerebral para determinar sua identidade molecular durante a cirurgia - informações críticas que, pela abordagem atual, podem levar alguns dias e até algumas semanas. Saber o tipo molecular de um tumor permite que os neurocirurgiões tomem decisões como quanto tecido cerebral remover e se colocar medicamentos que matam tumores diretamente no cérebro - enquanto o paciente ainda está na mesa de operação.
Um relatório sobre o trabalho, liderado por pesquisadores da Harvard Medical School, foi publicado em 7 de julho na revista Med. O diagnóstico molecular preciso - que detalha alterações no DNA em uma célula - durante a cirurgia pode ajudar um neurocirurgião a decidir quanto tecido cerebral remover. Remover muito quando o tumor é menos agressivo pode afetar a função neurológica e cognitiva do paciente. Da mesma forma, remover muito pouco quando o tumor é altamente agressivo pode deixar para trás tecido maligno que pode crescer e se espalhar rapidamente.
"Atualmente, mesmo a prática clínica de última geração não pode perfilar tumores molecularmente durante a cirurgia. Nossa ferramenta supera esse desafio extraindo sinais biomédicos até agora não explorados de lâminas de patologia congeladas", disse o autor sênior do estudo, Kun-Hsing Yu, professor assistente de informática biomédica no Instituto Blavatnik da HMS.
Saber a identidade molecular de um tumor durante a cirurgia também é valioso porque certos tumores se beneficiam do tratamento no local com pastilhas revestidas com medicamentos colocadas diretamente no cérebro no momento da operação, disse Yu.
"A capacidade de determinar o diagnóstico molecular intraoperatório em tempo real, durante a cirurgia, pode impulsionar o desenvolvimento da oncologia de precisão em tempo real", acrescentou Yu.
A abordagem diagnóstica intraoperatória padrão usada agora envolve a retirada de tecido cerebral, congelamento e exame sob um microscópio. Uma grande desvantagem é que o congelamento do tecido tende a alterar a aparência das células sob um microscópio e pode interferir na precisão da avaliação clínica. Além disso, o olho humano, mesmo ao usar microscópios potentes, não pode detectar de forma confiável variações genômicas sutis em uma lâmina. A nova abordagem de IA supera esses desafios.
A ferramenta, chamada CHARM (Cryosection Histopathology Assessment and Review Machine), está disponível gratuitamente para outros pesquisadores. Ainda precisa ser validada clinicamente através de testes em cenários do mundo real e aprovada pela FDA antes de ser implantada em hospitais, disse a equipe de pesquisa.