Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) desenvolveram um modelo inovador de inteligência artificial (IA) capaz de mapear detalhadamente a composição corporal de pacientes com câncer, incluindo músculos e gordura, em menos de um minuto. A tecnologia utiliza exames de tomografia computadorizada e otimiza um processo que anteriormente levava até uma hora quando realizado manualmente.
Como funciona a IA
O sistema foi criado no Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cedip) CancerThera, localizado na Unicamp e apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). A equipe multidisciplinar reúne conhecimentos das áreas de física, oncologia e nutrição. A IA atua por meio de um processo chamado "segmentação de imagens", que analisa uma tomografia computadorizada da região da terceira vértebra lombar (L3), considerada padrão para essa análise. O programa consegue separar e colorir cada tipo de tecido de forma autônoma.
Quando um paciente realiza a tomografia, a imagem final gerada pelo equipamento exibe ossos, vísceras, músculos e gordura, todos misturados em tons de cinza. O software varre essa imagem e cria uma máscara digital que distingue esses tecidos. O grande diferencial da tecnologia está em sua capacidade de identificar e definir, de maneira minuciosa e extremamente rápida:
- o tecido muscular;
- a gordura subcutânea (logo abaixo da pele);
- a gordura visceral (entre os órgãos);
- a gordura intramuscular (entre as fibras dos músculos).
De acordo com o físico nuclear Jun Takahashi, a ferramenta combina dois modelos treinados com dados científicos obtidos na Faculdade de Ciências Médicas e no Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW). Ela realiza, de forma mais rápida, automática e padronizada, o que antes era feito por humanos, facilitando o uso na prática clínica e na pesquisa.
Por que é importante
Um estudo conduzido pelo mesmo grupo de pesquisadores da Unicamp indica que a análise automatizada, com inteligência artificial, da composição corporal de pacientes com câncer de estômago é capaz de prever os riscos de mortalidade de forma mais precisa. O artigo intitulado "Melhorando a previsão de prognóstico do câncer gástrico ressecável: Uma análise de aprendizado de máquina combinando características clínicas e radiômica da composição corporal" foi publicado na revista científica Informatics in Medicine Unlocked.
Entre as etapas da assistência oncológica está o estadiamento, que classifica o quanto um câncer está avançando pelo corpo. A oncologia usa tradicionalmente o sistema TNM (Tumor, Linfonodo e Metástase) para fazer esse estadiamento e classificar a gravidade. No entanto, por focar apenas no tumor, ele não explica por que pacientes no mesmo estágio da doença frequentemente apresentam evoluções muito diferentes.
A pesquisa revelou, ao cruzar dados clínicos com a análise corporal feita pela IA, que pacientes de câncer gástrico em Estágio II (teoricamente menos grave), mas classificados como de "alto risco" pela ferramenta, tiveram uma expectativa de vida semelhante à de pacientes no Estágio III. Isso mostra que:
- a composição corporal (especialmente músculo e gordura) influencia fortemente a sobrevivência;
- pacientes considerados "menos graves", mas com corpo classificado como de alto risco pela IA, tinham a mesma expectativa de vida que pacientes "mais graves";
- certas alterações na gordura e no músculo indicam problemas como inflamação e caquexia (perda extrema de massa muscular), que pioram o prognóstico.
O uso da IA na análise faz diferença porque reforça que o câncer não depende só do tumor, mas do estado geral do corpo; permite prever melhor quem está mais vulnerável; pode ajudar médicos a monitorar pacientes com mais precisão e agir antes de complicações; pode ajudar a poupar pacientes de tratamentos agressivos e ineficazes; e tem forte impacto na nutrição clínica, permitindo que a equipe crie um suporte alimentar focado na necessidade exata do paciente, combatendo a perda de massa magra.
O estudo, conduzido por pesquisadores do Instituto de Física (IFGW) e da Faculdade de Ciências Médicas (FCM), analisou dados de 276 pacientes e concluiu que a IA pode identificar riscos que o método padrão não vê, abrindo caminho para uma medicina mais personalizada.
Ferramenta ainda está em pesquisa
O programa de computador já foi registrado pela Agência de Inovação da Unicamp e está em uso em pesquisas. Ainda não está disponível para a população. Para que chegue ao mercado e seja utilizado em hospitais e clínicas, depende do licenciamento por parte de empresas do setor de saúde. Além disso, a ferramenta ainda precisa ser validada em novos estudos.
Atualmente, o programa serve para classificar o nível de risco dos pacientes, funcionando como um alerta para a equipe de saúde. Ele não determina, por enquanto, mudanças diretas no tratamento, mas ajuda a identificar os pacientes mais frágeis que precisam de monitoramento rigoroso e suporte nutricional imediato.
