Modelo de IA ‘Ceograph’ atinge precisão na previsão de resultados de câncer a partir de amostras de tecidos

Pesquisadores do UT Southwestern Medical Center (UTSW) desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) – denominado Ceograph – que demonstra a capacidade de prever resultados para pacientes com câncer com base em amostras de tecido.

O desenvolvimento representa uma oportunidade para a utilização da IA ​​para prever a provável trajetória da doença e adaptar estratégias de tratamento personalizadas. Conforme descrito na revista Nature Communications, a abordagem examina minuciosamente a configuração espacial das células em amostras de tecido.

“A organização espacial das células é como um quebra-cabeça complexo onde cada célula serve como uma peça única, encaixando-se meticulosamente para formar um tecido coeso ou estrutura de órgão. Esta pesquisa mostra a notável capacidade da IA ​​de compreender essas intrincadas relações espaciais entre as células dos tecidos, extraindo informações sutis que antes estavam além da compreensão humana e, ao mesmo tempo, prevendo os resultados dos pacientes”, disse o líder do estudo, Guanghua Xiao, professor do Centro Médico Southwestern da Universidade do Texas, no NÓS.

Segundo os pesquisadores, no domínio da patologia – a coleta rotineira de amostras de tecidos de pacientes tem sido há muito tempo um elemento básico para o diagnóstico. Estas amostras, normalmente colocadas em lâminas para exame por patologistas, servem como componentes cruciais no processo de diagnóstico.

No entanto, como destaca o Dr. Xiao, esta abordagem convencional tem suas desvantagens – é demorada, sujeita a variações na interpretação entre os patologistas e pode perder nuances sutis em imagens patológicas que poderiam conter pistas essenciais para a saúde de um paciente.

Enfrentando esses desafios, o Dr. Xiao e sua equipe desenvolveram o modelo de IA Ceograph. Ao contrário dos seus antecessores, o modelo de IA visa não apenas identificar tipos de células ou avaliar a proximidade celular, mas também replicar os aspectos intrincados da abordagem de um patologista para interpretar imagens de tecidos.

O Dr. Xiao enfatiza que, embora os modelos anteriores de IA tenham se destacado em determinadas tarefas, eles não conseguiram capturar a complexidade inerente ao papel de um patologista. Essa complexidade envolve discernir padrões na organização espacial das células e eliminar “ruídos” estranhos nas imagens – fatores cruciais para interpretações precisas.

A superioridade do Ceograph sobre os métodos tradicionais

Dr. Xiao acrescentou que o Ceograph se diferencia por imitar os processos cognitivos dos patologistas ao ler lâminas de tecido. Começa detectando células em imagens e determinando suas posições. A partir daí, o modelo de IA vai além da mera identificação, investigando o intrincado domínio dos tipos de células, morfologia e distribuição espacial.

O novo modelo de IA pode criar um mapa detalhado que ajuda a analisar como as células são organizadas, distribuídas e interagem umas com as outras, marcando um passo em frente no uso da IA ​​para imitar as habilidades diferenciadas dos patologistas humanos.

Os pesquisadores testaram a ferramenta em três cenários clínicos do mundo real usando slides de patologia. No primeiro cenário, o Ceograph foi empregado para diferenciar dois subtipos de câncer de pulmão – adenocarcinoma e carcinoma de células escamosas.

A ferramenta também foi utilizada para prever as chances de condições bucais potencialmente prejudiciais (lesões pré-cancerosas na boca) evoluirem para câncer completo. Por último, a equipa de investigação identificou quais os pacientes com cancro do pulmão que tinham maior probabilidade de responder positivamente a uma classe específica de medicamentos conhecidos como inibidores do receptor do factor de crescimento epidérmico.

Segundo os pesquisadores, em cada cenário, o modelo Ceograph superou os métodos tradicionais por uma boa margem na previsão dos resultados dos pacientes.

É importante ressaltar que as características de organização espacial celular identificadas pelo Ceograph são interpretáveis ​​e levam a insights biológicos sobre como a mudança na interação espacial célula-célula individual poderia produzir diversas consequências funcionais, disse Xiao.

Ele enfatizou ainda o papel crescente da IA ​​nos cuidados médicos, sublinhando o seu potencial para aumentar a eficiência e a precisão das análises patológicas. Este método, acrescentou, é promissor para agilizar medidas preventivas direcionadas e otimizar a seleção de tratamento para pacientes individuais.

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Sobre o autor

Kumar é um jornalista de tecnologia experiente com especialização nas interseções dinâmicas de IA/ML, tecnologia de marketing e campos emergentes como criptografia, blockchain e NFTs. Com mais de 3 anos de experiência no setor, Kumar estabeleceu um histórico comprovado na elaboração de narrativas convincentes, na condução de entrevistas perspicazes e no fornecimento de insights abrangentes. A experiência de Kumar reside na produção de conteúdo de alto impacto, incluindo artigos, relatórios e publicações de pesquisa para plataformas importantes do setor. Com um conjunto único de habilidades que combina conhecimento técnico e narrativa, Kumar se destaca na comunicação de conceitos tecnológicos complexos para diversos públicos de maneira clara e envolvente.

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source – mpost.io