Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) e do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (Icesp) desenvolveram o BreastOncoPredict, um software de Inteligência Artificial (IA) capaz de prever o risco de recorrência ou morte de pacientes com câncer de mama.
O trabalho Ensemble machine learning for predicting breast cancer recurrence and mortality using clinical and hemogram data (Aprendizado de máquina em conjunto para prever recorrência e mortalidade por câncer de mama utilizando dados clínicos e de hemograma, em tradução livre) foi publicado na revista npj Breast Cancer, do grupo Nature.
O BreastOncoPredict é um dos primeiros softwares de IA a incorporar parâmetros baseados em contagem de hemácias para avaliar o risco de pacientes com câncer de mama apresentarem recorrência – isto é, o retorno do câncer na mama ou em outra parte do corpo, o que é chamado metástase – em 2 e em 10 anos.
O software faz a predição utilizando dados clínicos das pacientes e informações provenientes de um hemograma completo, exame que já é coletado das pacientes para outras finalidades. Por isso, os dados que alimentam o funcionamento da IA já estão disponíveis, de modo que não há nenhum custo adicional com coletas ou testes.
Entre os benefícios esperados com a utilização do BreastOncoPredict está a definição mais acurada do prognóstico, o que pode ajudar médicos a desenharem tratamentos mais efetivos para as pacientes. Na prática, pacientes de alto risco poderiam ter o tratamento estendido e um acompanhamento mais rigoroso, com mais medidas preventivas, enquanto as pacientes de baixo risco poderiam evitar intervenções desnecessárias.
Outra alternativa para fazer esse tipo de predição sobre o risco de recorrência são os testes genéticos específicos para câncer de mama, como o Oncotype DX e o MammaPrint. Porém, os testes genéticos preditores de risco de recorrência utilizam amostras de tecido tumoral da mama coletadas das pacientes e custam entre 3 e 4 mil dólares por cada paciente, o que os torna inviáveis em contexto de saúde pública de países de renda baixa ou média, como o Brasil.
De acordo com dados do Instituto Nacional de Câncer (INCA), no Brasil são diagnosticados cerca de 73.610 novos casos de câncer de mama por ano. Em uma estimativa conservadora, se o Sistema Único de Saúde (SUS) passasse a oferecer os testes genéticos baseados em biópsia do tumor a todas as brasileiras diagnosticadas com câncer de mama, os custos ultrapassariam 1 bilhão de reais por ano.
Assim, no contexto do SUS, a adoção do BreastOncoPredict poderia ter como vantagem uma previsão de alta acurácia sem nenhum custo adicional.
A expectativa dos pesquisadores é que a inovação seja incorporada ao sistema público de saúde, começando pelo Icesp, hospital onde o software foi desenvolvido. Como o estudo foi realizado de forma retrospectiva – isto é, utilizando dados de pacientes do Icesp que já haviam sido tratadas –, a próxima etapa é realizar um estudo prospectivo, para validar o uso. Posteriormente outros hospitais públicos poderão incorporar o programa.
Além do SUS, o potencial de uso vai além do Brasil: o software poderia ser usado também em outros centros oncológicos de países de média e baixa renda, onde os testes genéticos também não estão amplamente disponíveis e os hemogramas completos são realizados de rotina antes da quimioterapia ou cirurgia.
O software BreastOncoPredict – por enquanto em uma versão destinada apenas à pesquisa – pode ser acessado pelo site oficial, pelo computador ou celular. O programa está disponível em português e em inglês.
O trabalho foi liderado por Luciana Rodrigues Carvalho Barros e Patrícia Honorato Moreira, junto a Arthur Shuzo Owtake Cardoso, Alexandre Ferreira Ramos, Joaquim Gasparini dos Santos, Rafael de Oliveira, Thomas de Almeida Reichmann, Wesley Antonio Lopes de Lima, Renata Colombo Bonadio, Bruna Salani Mota, Flavia Santoro e Roger Chammas.
A pesquisa foi realizada com financiamento do CNPq, da FAPESP e do Ministério da Saúde, por meio do programa Pronon.
