Dois estudos conduzidos por cientistas australianos concluíram que modelos de inteligência artificial (IA) demonstram eficácia comparável ao trabalho de patologistas humanos na previsão de desfechos para pacientes com câncer de mama.
De acordo com um comunicado recente do Peter McCallum Cancer Centre na Austrália, os modelos de IA que contam linfócitos infiltrantes no tumor (TILs) em amostras de tecido mamário devem ser aplicados mais amplamente, especialmente nos casos em que a avaliação manual ou em massa pelos patologistas não está disponível.
Os TILs são células imunes que geralmente são contadas pelo patologista ao examinar uma lâmina microscópica. Concentrações mais altas dessas células indicam uma resposta imune mais forte contra o tumor e foram anteriormente associadas a melhores resultados em vários tipos de câncer de mama. Os pesquisadores analisaram dados de mais de 5600 pacientes com essa doença.
O primeiro estudo mostrou que, embora as avaliações de IA e de patologistas não coincidissem totalmente, elas forneciam informações semelhantes sobre a previsão do estado dos pacientes. No segundo estudo, foi demonstrado que a IA também é capaz de analisar a estrutura das células imunes e identificar as chamadas 'hotspots', fornecendo informações prognósticas adicionais que vão além da simples contagem de TILs.
Os cientistas enfatizaram que esses trabalhos reforçam os argumentos para o uso de TILs como biomarcador prático no câncer de mama, bem como confirmam a possibilidade de sua avaliação em larga escala usando IA. A Professora Sheren Loi, do Peter McCallum, que liderou ambos os estudos, observou que a IA pode permitir a extração de informações que o olho humano não consegue quantificar facilmente, como a organização espacial das células imunes dentro do tumor. Ela acrescentou que a combinação do trabalho dos patologistas e dos métodos computacionais pode fornecer mais dados do que qualquer abordagem isoladamente.