Ferramenta de IA prevê risco de efeitos colaterais após cirurgia e radioterapia em pacientes com câncer de mama

Uma equipe internacional de pesquisadores desenvolveu uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que pode prever quais pacientes com câncer de mama correm risco de efeitos colaterais após cirurgia ou radioterapia.

O Dr. Tim Rattei disse no 14º Congresso Europeu do Cancro da Mama (EBCC14), em Milão, que a ferramenta será testada em ensaios clínicos em três países – França, Países Baixos e Reino Unido – que começarão a recrutar no último trimestre deste ano.

“Esta é uma ferramenta de IA explicável, o que significa que mostra o raciocínio por trás das decisões. Ela torna mais fácil para os médicos não apenas tomar decisões, mas também fornecer explicações baseadas em dados aos pacientes”, disse o Dr. Rattay. Ele é cirurgião de mama consultor e professor associado do Leicester Cancer Research Centre da Universidade de Leicester (Reino Unido).

Embora alguns dos fatores que aumentam o risco de efeitos colaterais já sejam conhecidos, o projeto PRE-ACT (Predição de efeitos colaterais da radioterapia usando IA explicável para comunicação com o paciente e mudanças no tratamento) também visa fazer previsões mais precisas. Nós nos esforçamos para fornecer explicações fáceis de entender para médicos e pacientes.

“Felizmente, as taxas de sobrevivência a longo prazo do cancro da mama continuam a aumentar, mas para alguns pacientes isto significa que têm de suportar os efeitos secundários do tratamento. Estes incluem alterações na pele, cicatrizes e linfedema, um inchaço doloroso no braço”, e até mesmo danos cardíacos causados ​​pela radioterapia. É por isso que estamos desenvolvendo uma ferramenta de IA para informar médicos e pacientes sobre o risco de inchaço crônico no braço após cirurgia de câncer de mama e radioterapia. Esperamos que isso ajude médicos e pacientes a escolher opções de radioterapia. “Isso reduz os efeitos colaterais e torna o tratamento possível para todos os pacientes”, disse o Dr. Rattei.

Pesquisadores de seis países europeus usaram informações de três conjuntos de dados europeus e franceses (REQUITE, Hypo-G e CANTO) sobre 6.361 pacientes com câncer de mama para melhorar a saúde do braço até três anos após a cirurgia e radioterapia. Treinamos vários algoritmos de aprendizado de máquina para prever o inchaço de.

Falando perante o EBCC14, o Dr. Guido Bologna, professor associado da Universidade de Ciências Aplicadas e Artes da Suíça Ocidental em Genebra e co-investigador do projeto, disse: “O modelo final de melhor desempenho é baseado em 32 “Fazemos previsões usando diferentes pacientes e tratamentos.” Características como se o paciente recebeu quimioterapia, se foi realizada biópsia de linfonodo sentinela axilar e o tipo de radioterapia administrada. ”

Em três conjuntos de dados, ocorreu linfedema significativo em 6% dos pacientes. A ferramenta de IA previu com precisão o linfedema em uma média de 81,6% dos casos e identificou corretamente os pacientes que não desenvolveriam linfedema em uma média de 72,9% dos casos. A precisão preditiva geral do modelo foi de 73,4%.

“Os pacientes identificados como de alto risco de inchaço no braço podem receber medidas adjuvantes adicionais, como o uso de uma manga de compressão no braço durante o tratamento, o que pode reduzir o risco de complicações a longo prazo”, disse o Dr. Rattay. reduzir o inchaço no braço. Os médicos também podem usar isso. “São necessárias informações para discutir a opção de irradiação de linfonodos em pacientes, cujo benefício pode ser bastante limítrofe. Testar o efeito de um modelo preditivo no uso de mangas profiláticas no braço.”

Os pesquisadores planejam incorporar modelos atuais de IA em softwares que possam fornecer avaliações e previsões para médicos e pacientes. Isso será testado durante o ensaio clínico PRE-ACT-01 que começará ainda este ano. Eles também estão desenvolvendo essa ferramenta para poder prever outros efeitos colaterais, como danos à pele e ao coração. Como parte do ensaio, os pesquisadores coletarão dados sobre marcadores genéticos e dados de imagem para melhorar a precisão da ferramenta de IA, mas estes não serão usados ​​para fazer previsões no ensaio PRE-ACT.

“Esperamos recrutar aproximadamente 780 pacientes até o início de 2026, com um período de acompanhamento de dois anos”, disse o Dr. Rattei.

O professor Michael Ignatiadis, do Instituto Jules Bordet, em Bruxelas, Bélgica, é presidente do 14º Congresso Europeu do Cancro da Mama, mas não esteve envolvido no estudo. Ele disse: “O projeto PRE-ACT mostra como uma colaboração internacional entre pesquisadores está aproveitando o potencial da IA ​​para tornar mais fácil para os médicos prever e prevenir o linfedema no braço e desmistificar as opções para os pacientes. para explicar as coisas.” Método. “Método.”