A imunoterapia de precisão, que estimula o próprio organismo a combater tumores, consegue deter as células cancerígenas de maneira duradoura e causando menos efeitos colaterais do que a quimioterapia.
O problema é que não funciona pra todo mundo.
Identificar os pacientes mais propensos a se beneficiar desse tipo de tratamento requer a realização de testes de laboratório demorados e caros.
Com a inteligência artificial, no entanto, isso está prestes a mudar.
Em parceria com pesquisadores da Providence Genomics e da University of Washington, a Microsoft desenvolveu a plataforma GigaTIME, baseada em um modelo de AI que consegue realizar o mapeamento da chamada ‘gramática tumoral’ a partir de simples lâminas de patologia de hematoxilina e eosina (H&E) – uma técnica de coloração de tecidos – um procedimento relativamente barato e feito rotineiramente em biópsias.
O ‘TIME’ de GigaTIME significa tumor immune microenvironment, o microambiente das células tumorais. É este microambiente que determina se haverá progressão, metástase e resistência a tratamentos de imunoterapia.
O modelo de AI foi treinado a partir de um banco de dados de 40 milhões de células da Providence. Na sequência, o GigaTIME foi aplicado em 14.256 pacientes de câncer de 51 hospitais e mais de mil clínicas.
Foram então geradas cerca de 300 mil imagens de imunofluorescência multiplex (mIF), uma tecnologia para avaliar as células e suas localizações – algo essencial para decifrar como os tumores interagem com o sistema imunológico. O estudo abrangeu 24 tipos de câncer e 306 subtipos.
Ao final, foram identificadas mais de 1.200 associações estatisticamente significativas sobre ativação de proteínas e biomarcadores. O estudo foi publicado recentemente na revista científica Cell.
“Ao analisar o microambiente tumoral de milhares de pacientes, a GigaTIME tem o potencial de acelerar descobertas que vão moldar o futuro da oncologia de precisão,” disse o pesquisador Carlo Bifulco, diretor médico da Providence.
Kenneth Gollob, o diretor do Centro de Pesquisa em Imuno-Oncologia (CRIO) do Hospital Israelita Albert Einstein – um projeto com apoio da Fapesp e da GSK – vem se dedicando a estudar o microambiente dos tumores e planeja empregar a GigaTIME em suas pesquisas.
“Buscamos identificar quais pessoas vão responder bem à imunoterapia. Hoje só conseguimos isso com exames genéticos e de imunofluorescência. São processos experimentais que demoram semanas, a um custo entre US$ 500 e US$ 1.000 para cada amostra,” Gollob disse ao Brazil Journal.
Com a inovação da inteligência artificial, abre-se a perspectiva de fazer a avaliação do microambiente tumoral usando as imagens de lâminas de patologia – que não custam R$ 50.
“É algo muito promissor,” disse Gollob. “Um laboratório do SUS poderá fazer a marcação química, algo rápido e barato, digitalizar a lâmina e enviar para a análise dessa plataforma.”
As células cancerígenas convivem com diversas outras células nos tecidos afetados, o que sempre torna a medicina de precisão extremamente difícil.
“A ideia é coletar uma amostra do tumor e aí usar vários marcadores,” disse o cientista molecular Pedro Alexandre Favoretto Galante, pesquisador do Instituto Sírio-Libanês. “É como se a gente estivesse olhando no Google Maps vendo bairros. Mas com a imunofluorescência, conseguimos visualizar as casas. Isso é muito importante para tomar uma decisão.”
De acordo com Galante, os pesquisadores americanos conseguiram, a partir de algo simples e corriqueiro, fazer a inferência do que pode ser uma imunofluorescência multiplex – a técnica ‘padrão ouro’ hoje para visualizar simultaneamente diversos biomarcadores.
“Quanto mais informações e quanto mais treinamento, mais preciso será o sistema – até ele ficar bom, com grande precisão,” disse o pesquisador. “Mas ainda é um estudo, um modelo. Poderá ajudar. Resolve? Definitivamente, ainda não. Há muitas variáveis que podem influenciar um tratamento.”
Giuliano Guandalini