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Inovação

Método computacional gradua severidade de biópsias de próstata

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pesquisa de mestrado desenvolvida por Maíra Suzuka Kudo no mestrado em Engenharia Biomédica do Instituto de Ciências e Tecnologia (ICT), da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), teve como objetivo desenvolver e avaliar um método computacional de classificação e graduação da severidade de imagens patológicas de biópsias de próstata. A pesquisa, concluída em fevereiro de 2022, foi orientada pelo professor Matheus Cardoso Moraes (ICT/Unifesp), campus de São José dos Campos (SP), e coorientada pela professora Kátia Ramos Moreira Leite, da Universidade de São Paulo (USP).

De acordo com o Instituto Nacional do Câncer (INCA), mais de 65 mil novos casos de câncer de próstata foram estimados em 2020, representando o segundo tipo mais frequente de câncer entre homens no Brasil, ficando atrás somente do câncer de pele não-melanoma. Existem dois tipos de tumores na próstata: o benigno, também conhecido como hiperplasia benigna da próstata, e o maligno, chamado de adenocarcinoma. As chances de cura superam 90% quando o diagnóstico é feito precocemente.

Para o rastreamento do câncer de próstata é realizado o exame retal digital e o teste de PSA, sendo recomendados para todos os homens acima de 50 anos ou a partir dos 45 anos se o paciente estiver no grupo de risco. Ambos os métodos apresentam limitações de acurácia na previsão das chances de diagnóstico do câncer de próstata. “O exame retal digital sozinho representa cerca de 51% de sensibilidade. Além disso, deve-se prestar atenção às possíveis causas do aumento do PSA além do câncer, como a hiperplasia benigna da próstata, prostatite e infecções do trato urinário”, pontua Maíra.

Caso haja alguma anormalidade nesses exames, o paciente é encaminhado para a biópsia, sendo este o padrão ouro. As amostras de biópsia são analisadas por um(a) patologista especialista que assinala se há ou não presença de câncer. Essa análise é realizada por meio dos critérios de Gleason, estabelecidos nos anos 60 a fim de padronizar e classificar lesões utilizando características visuais. Segundo Maíra, “os critérios de Gleason classificam a agressividade do câncer de nível inferior como o Gleason 3 até o nível superior Gleason 5″, explica ela.

A discordância entre patologistas especialistas sobre a presença de câncer nas biópsias pode chegar a 20%, o que pode ser um obstáculo para o diagnóstico da doença. Nesse sentido, pesquisas vêm analisando o potencial da implementação de procedimentos computacionais e métodos de processamento de imagem para a qualificação e quantificação do câncer. Em sua dissertação, Maíra visou implementar um método computacional utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNNs), uma classe de rede neural artificial aplicada no processamento e análise de imagens digitais. “Classificamos patches de imagens obtidas por intervenções cirúrgicas em pacientes com e sem câncer e, posteriormente, classificamos as graduações de severidade nos padrões Gleason 3, 4 e 5″, conta.

Foram obtidas 32 imagens de biópsia de câncer de próstata, as quais foram revisadas por uma uropatologista especialista. Essas imagens foram, então, transformadas em milhares de patches para alimentar as topologias propostas. Adicionalmente, mais 13 imagens retiradas do conjunto de dados aberto PANDAS foram utilizadas para complementar os dados de classificação dos padrões de Gleason 3, 4 e 5. A metodologia foi dividida em abordagens clínicas para extrair patches e abordagens computacionais para a implementação das CNNs. As imagens de biópsia utilizadas no estudo foram providas e demarcadas pela professora Kátia Ramos Moreira Leite, do Laboratório de Investigações Médicas da USP.

O método apresentou uma acurácia de 98,3% na distinção entre amostras com e sem câncer. Em uma segunda topologia de classificação dos três padrões de Gleason, foram alcançadas 85%, 93% e 96% de taxas de verdadeiro positivo para os Gleasons 3, 4 e 5, respectivamente. Os métodos mostraram-se eficientes na classificação de câncer de próstata e com alta acurácia na graduação de severidade. “As principais contribuições da pesquisa envolvem as topologias propostas avaliadas, identificação da sequência, quantidade e estrutura das camadas, assim como melhores configurações dos parâmetros do modelo para a classificação entre patches saudáveis e cancerígenos e para a graduação nos padrões de Gleason“, finaliza Maíra.

Acesse a pesquisa clicando aqui

Atualidades

Exames genéticos podem reduzir custos no tratamento do câncer e revolucionar a oncologia

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Durante o mês de conscientização sobre o câncer, é essencial destacar como a inovação tecnológica pode transformar o enfrentamento da doença. A medicina genômica tem se consolidado como uma ferramenta poderosa na detecção precoce e no tratamento personalizado do câncer, proporcionando melhores desfechos clínicos e uma significativa redução de custos para pacientes e sistemas de saúde.


A revolução da medicina genômica no tratamento do câncer

Tradicionalmente, os cânceres são classificados e tratados com base no órgão de origem, como mama, pulmão ou próstata. No entanto, essa abordagem não considera as características moleculares específicas de cada tumor, o que pode limitar as opções terapêuticas disponíveis para o paciente.

Estudos recentes sugerem que classificar o câncer apenas pela sua localização pode restringir o acesso dos pacientes a tratamentos mais eficazes, que visam mutações específicas presentes em diferentes tipos de tumores.

Os exames genéticos permitem uma análise detalhada da estrutura molecular dos tumores, identificando mutações responsáveis pelo desenvolvimento do câncer. Com isso, os médicos podem escolher terapias mais precisas e personalizadas, garantindo:

Maior eficácia no tratamento
Redução dos efeitos colaterais
Menos necessidade de internações prolongadas
Diminuição dos custos associados a tratamentos ineficazes


Impacto na detecção precoce e economia para o sistema de saúde

Além de potencializar as chances de cura, os exames genéticos permitem a detecção precoce do câncer, evitando tratamentos mais complexos e caros em estágios avançados da doença.

Com os custos da oncologia crescendo globalmente, a medicina personalizada surge como uma solução viável e sustentável para equilibrar qualidade no atendimento e controle de despesas.

Os benefícios desse modelo incluem:

🔹 Redução do desperdício de recursos com tratamentos genéricos ineficazes
🔹 Diminuição da necessidade de quimioterapia e radioterapia extensivas
🔹 Aprimoramento da qualidade de vida dos pacientes com terapias mais direcionadas


Diretrizes regulatórias impulsionam a adoção dos testes genéticos

A transição para a classificação molecular do câncer está sendo acelerada por novas diretrizes científicas e regulatórias.

📌 A ESMO (European Society for Medical Oncology) já desenvolve recomendações para o uso de marcadores moleculares na escolha de terapias oncológicas.

📌 Nos Estados Unidos, a FDA trabalha para definir quando um medicamento pode ser aprovado com base em uma mutação genética, independentemente do órgão onde o câncer surgiu.

Essas iniciativas são fundamentais para garantir que mais pacientes tenham acesso a terapias inovadoras e altamente personalizadas.


Conclusão

Investir em exames genéticos é investir na saúde e no bem-estar dos pacientes. Ao possibilitar diagnósticos mais precisos e tratamentos personalizados, a medicina genômica traz benefícios que vão além da eficácia clínica:

🔹 Promove uma medicina mais assertiva e eficiente
🔹 Reduz custos desnecessários para os sistemas de saúde
🔹 Aprimora a experiência e qualidade de vida dos pacientes

Neste mês de conscientização sobre o câncer, reforçamos o compromisso com a inovação e a excelência no diagnóstico e tratamento oncológico. O futuro da luta contra o câncer está na precisão da genética, permitindo um tratamento mais eficiente, acessível e humano.


Fonte:
Exames genéticos podem reduzir custos no tratamento do câncer. Publicado em 25/02/2025.
Artigo de Rafael Malagoli, CEO da Bioma Genetics.

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Atualidades

Nova ferramenta gratuita de IA auxilia oncologistas e profissionais de saúde no tratamento do câncer

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A oncologia ganha um novo reforço tecnológico com o lançamento da OncoIA, uma plataforma gratuita de inteligência artificial desenvolvida para apoiar oncologistas e profissionais de saúde na análise de dados clínicos e na personalização do tratamento contra o câncer. Criada pelo oncologista Raphael Brandão, a ferramenta integra dados clínicos e biológicos, aumentando a precisão terapêutica e permitindo abordagens mais individualizadas para cada paciente.


OncoIA: inteligência artificial como aliada na oncologia

A OncoIA foi projetada para atuar como um suporte inteligente aos médicos, oferecendo insights baseados em evidências científicas e auxiliando na tomada de decisões terapêuticas.

“A OncoIA foi concebida para ser uma aliada dos médicos, fornecendo informações baseadas em evidências para aprimorar a personalização do tratamento oncológico”, explica Raphael Brandão, fundador da Clínica First e Coordenador de Oncologia da Rede de Hospitais São Camilo, em São Paulo.

Segundo Brandão, a ferramenta busca transformar a prática clínica ao tornar o atendimento mais ágil, eficiente e preciso, contribuindo diretamente para a qualidade da assistência ao paciente.


Tecnologia avançada e usabilidade intuitiva

A plataforma conta com uma interface amigável, facilitando a navegação e o uso por profissionais da saúde. Entre os principais diferenciais da OncoIA, destacam-se:

  • Análise avançada de dados clínicos para suporte à decisão médica.
  • Integração de informações biológicas e genéticas, permitindo tratamentos personalizados.
  • Base de conhecimento atualizada, garantindo acesso a diretrizes médicas e protocolos de referência.

Além da versão web, a OncoIA em breve será disponibilizada em formato de aplicativo, ampliando ainda mais seu alcance e praticidade para médicos e equipes multidisciplinares.


Impacto na oncologia e inovação no atendimento ao paciente

A adoção de inteligência artificial na oncologia tem sido um caminho promissor para aprimorar o tratamento do câncer, ajudando médicos a identificar padrões de resposta terapêutica, prever efeitos adversos e melhorar a precisão das condutas médicas.

A OncoIA reflete um compromisso contínuo com a inovação no setor de saúde, tornando-se uma ferramenta valiosa no suporte ao diagnóstico e no planejamento terapêutico, sem substituir a expertise dos médicos, mas atuando como uma aliada estratégica na assistência ao paciente oncológico.


Conclusão

O lançamento da OncoIA representa um avanço significativo na oncologia, trazendo a inteligência artificial como suporte essencial para decisões médicas mais precisas e personalizadas. Com o objetivo de tornar o atendimento mais eficiente e acessível, a plataforma reforça o compromisso de Raphael Brandão com a inovação na medicina e pode se tornar uma referência no tratamento do câncer no Brasil.


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Atualidades

Labchecap inaugura avançado centro tecnológico em Salvador

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Labchecap de Salvador (BA) acaba de inaugurar um novo centro tecnológico por meio de soluções integradas da Roche Diagnóstica. Serão oferecidos cerca de 1,8 milhão de testes por mês nas áreas de imunologia, hematologia e bioquímica, com exames de diferentes patologias, como tireoide, perfil hormonal e doenças infecciosas, com equipamentos que unem simplificação e excelência, aumentam a produtividade, levando a resultados mais rápidos e precisos, garantindo mais agilidade, assertividade e segurança no diagnóstico do paciente.

Com 800m2 dedicados à área técnica, o novo centro contará com um fluxo linear e único de automação e maior padronização nos processos com foco na eficiência operacional. Tudo por meio de soluções que possibilitam uma contingência e backup para segurança da operação, previsibilidade do tempo e rastreabilidade das amostras em tempo real para controle.

Parceria visa levar mais acesso a um diagnóstico ágil, preciso e de qualidade para a região, trazendo mais valor e cuidado aos pacientes.

No total, são 18 plataformas da Roche Diagnóstica, com módulos de Imunologia com o equipamento do modelo cobas® pro e801, que aumenta a produtividade por menor tempo de manutenção, consolidando o maior número de testes em um único tubo e permite maior utilização com a grande estabilidade onboard dos reagentes; 2 soluções cobas® p512, automatizando as etapas pré e pós-analíticas, que abrangem os procedimentos executados dentro dos laboratórios, e automação de Hematologia com o equipamento Sysmex XN 9100.

Também traz o novo e inteligente conceito de manutenção auto-operacional que executa automaticamente as tarefas de manutenção em segundo plano e reduz a carga manual diária para zero na unidade analítica cobas® c 503 e as unidades pós-analíticas cobas® p 701 e output module, que são sistemas de arquivamento refrigerados que simplificam a recuperação de amostras e o gerenciamento de testes complementares.

Créditos: https://medicinasa.com.br/estudo-miopia/

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