IA é treinada para detectar sinais de alerta em exames de sangue

Este é o terceiro artigo de uma série de seis partes que analisa como a IA está mudando a pesquisa e o tratamento médico.

O câncer de ovário é “raro, subestimado e mortal”, diz Audra Moran, chefe da Ovarian Cancer Research Alliance (OKRA), uma instituição de caridade global com sede em Nova York.

Tal como acontece com todos os cancros, quanto mais cedo for detectado, melhor.

A maior parte do câncer de ovário começa nas trompas de falópio, portanto, quando chega aos ovários, já pode ter se espalhado para outros lugares.

“Cinco anos antes de qualquer sintoma aparecer é quando você precisa detectar o câncer de ovário para afetar a mortalidade”, diz a Sra. Moran.

Mas estão surgindo novos exames de sangue que usam o poder da inteligência artificial (IA) para detectar sinais precoces de câncer.

E pode acelerar outros exames de sangue não apenas para câncer, mas também para infecções potencialmente fatais, como pneumonia por IA.

Daniel Heller é engenheiro biomédico do Memorial Sloan Kettering Cancer Center, em Nova York.

Sua equipe desenvolveu uma tecnologia de teste que utiliza nanotubos – minúsculos tubos de carbono cerca de 50 mil vezes menores que o diâmetro de um fio de cabelo humano.

Há cerca de 20 anos, os cientistas começaram a descobrir nanotubos que podiam emitir luz fluorescente.

Na última década, os pesquisadores aprenderam como alterar as propriedades desses nanotubos para que respondam a quase tudo no sangue.

Agora é possível colocar milhões de nanotubos em uma amostra de sangue e emitir diferentes comprimentos de onda de luz com base no que os liga.

Mas isso ainda deixa a questão da interpretação do sinal, que Heller compara a encontrar uma correspondência para uma impressão digital.

Neste caso a impressão digital é um padrão de moléculas ligadas ao sensor, com diferentes sensibilidades e forças de ligação.

Mas os padrões são sutis demais para serem percebidos por um humano.

“Podemos olhar para os dados e não os compreendermos de todo”, diz ele. “Só podemos ver padrões diferentes com a IA.”

Decodificar os dados dos nanotubos significava carregar os dados em um algoritmo de aprendizado de máquina e informar ao algoritmo quais amostras vieram de pacientes com câncer de ovário e quais vieram de pessoas sem câncer.

Isto inclui sangue de pessoas com outros tipos de câncer ou outras doenças ginecológicas que podem ser confundidas com câncer de ovário.

Um grande desafio no uso da IA ​​para desenvolver um exame de sangue para pesquisa do câncer de ovário é que ele é relativamente escasso, o que limita os dados para algoritmos de treinamento.

E mesmo muitos desses dados são ocultados aos hospitais que os tratam, com partilha mínima de dados para os investigadores.

Dr. Heller descreveu o treinamento do algoritmo em dados disponíveis de apenas alguns 100 pacientes como um “passe de Ave Maria”.

Mas ele diz que a IA conseguiu obter uma precisão melhor do que os melhores biomarcadores de câncer disponíveis atualmente — e que esta foi a primeira tentativa.

O sistema está sendo estudado mais detalhadamente para ver se pode ser melhorado usando sensores maiores e mais amostras de pacientes. Mais dados podem melhorar o algoritmo, assim como os algoritmos em carros autônomos podem melhorar com mais testes na estrada.

Dr. Heller tem grandes esperanças para a tecnologia.

“O que queremos fazer é fazer a triagem de todas as doenças ginecológicas – para que, quando alguém chega com uma queixa, possamos dar aos médicos uma ferramenta que lhes diga rapidamente se há maior probabilidade de ser câncer ou se é mais provável que não seja”.

Heller disse que pode demorar “três a cinco anos”.

Não é apenas na detecção precoce que a IA é potencialmente eficaz, mas também na aceleração de outros exames de sangue.

Para um paciente com câncer, contrair pneumonia pode ser fatal e, como existem cerca de 600 organismos diferentes que podem causar pneumonia, os médicos precisam realizar vários testes para diagnosticar a infecção.

Mas novos exames de sangue estão simplificando e acelerando o processo.

Karuis, com sede na Califórnia, usa inteligência artificial (IA) para identificar o patógeno certo da pneumonia em 24 horas e ajudar a selecionar o antibiótico certo para ele.

“Antes do nosso teste, um paciente com pneumonia seria submetido a 15 a 20 testes diferentes na primeira semana no hospital para detectar a infecção – isso equivale a cerca de US$ 20 mil por teste”, disse o CEO da Carius, Alec Ford.

Caries possui um banco de dados de DNA microbiano contendo vários bilhões de pontos de dados. Amostras de teste de pacientes podem ser comparadas a esse banco de dados para identificar o patógeno correto.

Ford diz que isso teria sido impossível sem a IA.

Um desafio é que os investigadores atualmente não compreendem todas as ligações que uma IA pode fazer entre testes de biomarcadores e doenças.

Nos últimos dois anos, o Dr. Slave Petrovsky desenvolveu uma plataforma de IA chamada Milton que pode detectar 120 doenças com uma taxa de sucesso de mais de 90% usando biomarcadores em dados do Biobank do Reino Unido.

Encontrar padrões em quantidades tão vastas de dados é apenas algo que a IA pode fazer.

“Esses são frequentemente padrões complexos, onde pode não haver um biomarcador, mas é preciso considerar todo o padrão”, disse o Dr. Petrovsky, pesquisador da gigante farmacêutica AstraZeneca.

Dr. Heller usa uma técnica de correspondência de padrões semelhante em seu trabalho sobre câncer de ovário.

“Sabemos que o sensor se liga e responde a proteínas e pequenas moléculas do sangue, mas não sabemos quais proteínas ou moléculas são específicas do câncer”, diz ele.

De forma mais ampla, os dados, ou a falta deles, ainda são uma falha.

“As pessoas não partilham os seus dados ou não existe nenhum mecanismo para o fazer”, disse Moran.

A Ocra está financiando um registro de pacientes em grande escala, contendo registros médicos eletrônicos de pacientes que permitiram aos pesquisadores treinar algoritmos em seus dados.

“É o começo – ainda estamos no oeste selvagem da IA”, disse Moran.