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Todos os anos, pelo menos 2 milhões de mulheres no mundo são diagnosticadas com câncer de mama, o tipo mais comum de tumor no sexo feminino na maioria dos países. Campanhas de conscientização, estratégias de detecção precoce da doença e uma gama mais ampla de opções de tratamento ajudaram a melhorar as taxas de sobrevivência nos últimos anos, mas muitas pacientes ainda sofrem com os efeitos colaterais do tratamento.

Diante disso, uma equipe internacional de médicos e pesquisadores está desenvolvendo uma ferramenta baseada em sistemas de inteligência artificial (IA) capaz de indicar a probabilidade de uma paciente ter problemas durante e após a radioterapia ou cirurgia. A ideia é que o modelo a ajude a obter cuidados mais personalizados.

“As taxas de sobrevivência a longo prazo dos tumores da mama estão aumentando, mas, para algumas pacientes, isso significa ter de conviver com os efeitos secundários do tratamento, como alterações na pele, cicatrizes, linfedema [acúmulo de linfa nos tecidos que resulta em um inchaço doloroso no braço] e até danos cardíacos”, disse ao The Guardian Tim Rattay, cirurgião de mama e professor associado da Universidade de Leicester.

“É por isso que estamos desenvolvendo uma ferramenta de IA para informar médicos e pacientes sobre o risco desse inchaço crônico no braço surgir após a cirurgia e radioterapia para câncer de mama. Esperamos que isso os ajude a escolher opções de tratamento com radiação e reduzir os efeitos colaterais.”

A nova ferramenta foi treinada para prever linfedemas até três anos após a radioterapia e cirurgia. O modelo baseia-se em dados de 6.361 pacientes com câncer de mama. Segundo Guido Bologna, professor associado da Universidade de Arte e Design de Genebra, na Suíça, e co-autor do projeto, o modelo faz previsões usando 32 características diferentes de pacientes e tratamentos, incluindo se ela fez quimioterapia, se foi realizada biópsia do linfonodo sob a axila e o tipo de radioterapia administrada.

A ferramenta ainda está em teste no Reino Unido, na França e nos Países Baixos. De acordo com seus desenvolvedores, ela conseguiu prever corretamente o linfedema em uma média de 81,6% dos casos e identificou corretamente as pacientes que não o desenvolveriam em uma média de 72,9%. A precisão preditiva geral do modelo foi de 73,4%. 

“As pacientes identificadas com maior risco de inchaço no braço poderiam receber medidas de suporte adicionais, como o uso de uma manga de compressão durante o tratamento, o que demonstrou reduzir o inchaço a longo prazo”, disse Rattay. “Os médicos também podem usar essas informações para discutir opções de irradiação de linfonodos.” 

A equipe espera poder testar o novo modelo em ensaios clínicos com até 780 pacientes nos próximos dois anos. Eles também trabalham em uma ferramenta semelhante para prever outros efeitos colaterais, como danos à pele e ao coração.