Na quinta-feira, dia 15 de agosto, a Professora Nancy Lan Guo proferiu o seminário Advancing AI in Precision Oncology.
A apresentação foi realizada como parte da programação do Seminário Geral do Centro Translacional de Oncologia (CTO) do Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP), organizado pelos Pesquisadores do CTO. A Professora está no Brasil pesquisando biomarcadores no CTO depois de receber uma bolsa Fulbright Distinguished Scholar.
Em sua exposição, a Professora tratou sobre o impacto que os softwares de Inteligência Artificial (IA) podem ter sobre a Oncologia de Precisão. Segundo ela:
“Com o uso de IA, é possível analisar melhor os dados e fazer melhores prognósticos sobre a evolução do câncer em pacientes.”
Ela apresentou em detalhes a pesquisa A Predictive 7-Gene Assay and Prognostic Protein Biomarkers for Non-small Cell Lung Cancer, que levou à criação do CATOS-LU, um software de IA capaz de prever as chances de progressão e metástase em câncer de pulmão, e que atualmente é classificado como Nova Tecnologia pela Food and Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos.
O software CATOS-LU é capaz de determinar com alta precisão se os pacientes com câncer de pulmão apresentam alto ou baixo risco de progressão ou metástase dependendo da combinação da expressão de sete genes. Com essa informação, é possível determinar quais pacientes com câncer de pulmão podem ser tratados apenas com cirurgias, e quais precisam de outros tratamentos, como quimioterapia (mais agressivo) ou imunoterapia (mais caro).
A pesquisa da Professora Nancy Lan Guo constatou que os pacientes de baixo risco que passaram por tratamentos como quimioterapia tiveram tratamentos menos bem-sucedidos do que os pacientes de baixo risco que apenas realizaram cirurgias. O grupo de Guo demonstrou que o tratamento quimioterápico desnecessário poderia levar à seleção de células mais migratórias, induzindo o aparecimento de metástases.
Ela destacou ainda que, por vezes, tecidos não cancerosos são confundidos com câncer, e que os pacientes são submetidos a tratamentos desnecessários, que poderiam ser limitados à cirurgia de retirada desses tecidos. O CATOS-LU consegue apontar inclusive quais pacientes não têm câncer realmente, evitando tratamentos inadequados.
O CATOS-LU já passou por testes clínicos nos Estados Unidos, mas ainda não está disponível para os pacientes.
A Professora tratou ainda sobre o potencial de Big Data, isto é, a análise de grandes conjuntos de dados complexos que, com o uso de Inteligência Artificial, podem ser processados e analisados para estabelecer correlações e extrair informações que não seriam apreendidas facilmente por seres humanos.
Trata-se, portanto, da possibilidade de inserir grandes volumes de dados de pacientes e descobrir quais informações são relevantes para determinar o prognóstico de um paciente, ou estimar a adequação e o sucesso de diferentes tratamentos.
Portanto, a Big Data pode ser usada para personalizar o diagnóstico de câncer, selecionar os tratamentos mais adequados para os pacientes, e contribuir para o desenvolvimento de novas drogas.
Estiveram presentes à palestra a Professora Maria Madalena Chimpolo da Universidade Agostinho Neto de Angola, o Professor Sergio Persival Baroncini Proença, Presidente da Agência USP de Cooperação Acadêmica Nacional e Internacional (AUCANI) da USP. Também Christiane Nagayassu e Patrícia de Domenico Grijó da Comissão Fulbright Brasil. Além de Professores da Universidade de São Paulo (USP), Pesquisadores do CTO, e estudantes de Pós-Graduação e Graduação da USP.
