IA detecta leucemia mielóide aguda com alta confiabilidade!

A inteligência artificial pode detectar com alta confiabilidade uma das formas mais comuns de câncer no sangue – a leucemia mielóide aguda (LMA). Pesquisadores do Centro Alemão de Doenças Neurodegenerativas (DZNE) e da Universidade de Bonn demonstraram isso em um estudo de prova de conceito.

Sua abordagem é baseada na análise da atividade gênica das células encontradas no sangue. Utilizada na prática, essa abordagem poderia apoiar o diagnóstico convencional e possivelmente acelerar o início da terapia.

IA no tratamento da leucemia mielóide aguda

A inteligência artificial é um tópico muito discutido na medicina, especialmente no campo do diagnóstico. “Nosso objetivo era investigar o potencial com base em um exemplo específico, como isso requer grandes quantidades de dados, avaliamos os dados sobre a atividade gênica das células sanguíneas. Numerosos estudos foram realizados sobre esse tópico e os resultados estão disponíveis em bancos de dados. Portanto, há um enorme conjunto de dados. Reunimos virtualmente tudo o que está disponível no momento”, explica o professor Joachim Schultze, líder do grupo de pesquisa da DZNE e chefe do Departamento de Genômica e Imunorregulação do Instituto LIMES da Universidade de Bonn, na Alemanha.

Impressão digital da atividade gênica

Os cientistas se concentraram no “transcriptoma”, que é um tipo de impressão digital da atividade gênica. Em cada célula, dependendo de sua condição, apenas certos genes são “ativados”, o que se reflete em seus perfis de atividade genética. Exatamente esses dados – derivados de células em amostras de sangue e abrangendo muitos milhares de genes – foram analisados ​​no presente estudo.

“O transcriptoma contém informações importantes sobre a condição das células. No entanto, o diagnóstico clássico é baseado em dados diferentes. Portanto, queríamos descobrir o que uma análise do transcriptoma pode obter usando inteligência artificial, ou seja, algoritmos treináveis. A longo prazo, pretendemos aplicar essa abordagem a outros tópicos, em particular no campo da demência”, disse Schultze.

O presente estudo focou na LMA. Sem tratamento adequado, essa forma de leucemia leva à morte em semanas. A leucemia mielóide aguda está associada à proliferação de células da medula óssea patologicamente alteradas, que podem eventualmente entrar na corrente sanguínea.

Por fim, células saudáveis ​​e células tumorais flutuam no sangue. Todas essas células exibem padrões típicos de atividade gênica, todos considerados na análise. Dados de mais de 12.000 amostras de sangue – provenientes de 105 estudos diferentes – foram levados em consideração: o maior conjunto de dados até o momento para um meta estudo sobre leucemia mielóide aguda. Aproximadamente 4.100 dessas amostras de sangue derivadas de indivíduos diagnosticados com LMA, as demais foram coletadas de indivíduos com outras doenças ou de indivíduos saudáveis.

Alta taxa de acertos

Os cientistas alimentaram seus algoritmos com partes desse conjunto de dados. A entrada incluiu informações sobre se uma amostra veio de um paciente com LMA ou não.

“Os algoritmos pesquisaram o transcriptoma em busca de padrões específicos de doenças. Esse é um processo amplamente automatizado. É chamado de aprendizado de máquina. Com base nesse reconhecimento de padrões, outros dados foram analisados ​​e classificados pelos algoritmos, ou seja, categorizados em amostras com LMA e sem LMA. É claro que conhecíamos a classificação como listada nos dados originais, mas o software não. Verificamos a taxa de acertos. Estava acima de 99% em alguns dos métodos aplicados. De fato, testamos vários métodos o repertório de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Na verdade, havia um algoritmo particularmente bom, mas os outros estavam logo atrás”, disse Schultze.

Aplicação na prática?

Impressão digital da atividade gênicaQuando aplicado, esse método pode suportar diagnósticos convencionais e ajudar a economizar custos.

“Em princípio, uma amostra de sangue colhida pelo médico da família e enviada a um laboratório para análise poderia ser suficiente. Acho que o custo seria inferior a 50 euros (250 reais).

Schultze enfatizou que o diagnóstico de leucemia mielóide aguda continuará a exigir médicos especializados no futuro.

“O objetivo é fornecer aos especialistas uma ferramenta que os apoie em seu diagnóstico. Além disso, muitos pacientes passam por uma odisséia real até que finalmente acabam com um especialista e recebem um diagnóstico. Nos estágios iniciais, os sintomas da LMA podem se assemelhar aos de um resfriado forte. No entanto, a LMA é uma doença com risco de vida que deve ser tratada o mais rápido possível. Com um exame de sangue, como parece possível com base em nosso estudo, é possível que o médico da família já consiga esclarecer no mínimo uma suspeita de LMA. E quando a suspeita é confirmada, o paciente é encaminhado para um especialista. Possivelmente, o diagnóstico aconteceria mais cedo do que agora e a terapia poderia começar mais cedo”, concluiu o Professor Schultze.

 

 

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Os resultados da pesquisa foram publicados na revista iScience.

* “Scalable prediction of acute myeloid leukemia using high-dimensional machine learning and blood transcriptomics” – ISCI 100780 – 2019.

Autores do estudo: Stefanie Warnat-Herresthal, Konstantinos Perrakis, Bernd Taschler, Matthias Becker, Kevin Baßler, Marc Beyer, Patrick Günther, Jonas Schulte-Schrepping, Lea Seep, Kathrin Klee, Thomas Ulas, Torsten Haferlach, Sach Mukherjee, Joachim L. Schultze – 10.1016/j.isci.2019.100780

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