Soluções de IA já são utilizadas na prática em áreas como a oncologia e vêm mostrando, agora, grande importância em meio à pandemia de Covid-19

*Dr. André Murad – Oncologista, oncogeneticista e diretor Executivo da Personal Oncologia de Precisão e Personalizada

Nos anos 1990, quando o cinema tratava de Inteligência Artificial (IA), apresentava distopias em que essas tecnologias eram aplicadas de formas mirabolante e inacreditável. Mas, na realidade, hoje, muitas vezes a IA está presente na rotina das pessoas de modo tão prático, que passa até despercebida. É importante pontuar esses avanços para que a sociedade continue apoiando investimentos e a continuidade dos estudos e pesquisas da área.

Para trazer um exemplo bem atual, a luta contra o coronavírus está contando com inúmeras ferramentas de Inteligência artificial. Em artigo publicado recentemente, o pesquisador de economia digital Georgios Petropoulos fez um levantamento das ações de contenção do vírus ancoradas na IA.

Na China, os tradicionais scanners de imagem infravermelha e termômetros portáteis foram introduzidos em vários locais públicos, especialmente em Pequim. Mais recentemente, sistemas de triagem de temperatura, que permitem rastrear à distância e em questão de minutos pessoas com febre, passaram a ser utilizados. Entre outras possibilidades citadas pelo especialista, está o combate às Fake News – que tanto têm prejudicado a contenção do vírus – por meio de detecção e remoção automática de informações erradas relacionadas ao vírus postadas nas redes sociais. A IA também pode ser aplicada à produção de tomografias computadorizadas altamente precisas para a detecção de pneumonia induzida por vírus, na impressão 3D para produzir as ferramentas necessárias para cuidados de saúde intensivos e na otimização dos ensaios clínicos de medicamentos e potenciais vacinas. Imagine, então, uma realidade em que o coronavírus tivesse surgido sem que contássemos com as tecnologias que temos hoje. Na última semana, Google e Apple anunciaram também uma união inédita para criação de uma tecnologia que irá informar aos usuários o risco de contaminação indicando a existência de pessoas infectadas próximas.

A oncologia é outra área que também vem se beneficiando amplamente. Os conhecimentos de IA possibilitaram aos pesquisadores darem um salto no desenvolvimento de soluções para diagnóstico precoce, prevenção, tratamento e na previsão do avanço da doença em escala regional e mundial. A IA é utilizada com sucesso para a segmentação tumoral, diagnóstico histopatológico, diagnóstico genômico e molecular, rastreamento do desenvolvimento do tumor e estratificação dos fatores prognóstico e preditivos (para a seleção dos melhores tratamentos).

A IA pode ter um imenso impacto na oncologia chamada de "de precisão", abordagem médica subjetiva que permite aos médicos selecionarem a opção de tratamento mais benéfica para o paciente. Nessa abordagem, a Inteligência Artificial já oferece aplicações importantes e crescentes nos processos de descoberta de medicamentos, identificação das vias moleculares de tumores, pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos chamados alvo-moleculares, validação de medicamentos, descoberta de doenças com o mesmo perfil genético, de novos biomarcadores e de mecanismos moleculares de efeitos farmacológicos. Permite a análise de grupos de pacientes mais responsivos a um tratamento específico e a interpretação de sequenciamentos genômicos por meio de algoritmos, além de ser aplicada em imagens radiológicas e anatomopatológicas.

Em relação às drogas alvo-moleculares, a IA complementa o processo de sequenciamento genético tumoral. O DNA tumoral é sequenciado por meio da moderna tecnologia do sequenciamento de nova geração (NGS) que tem a capacidade de sequenciar todo o genoma de um tumor em poucos dias. Várias variantes (como mutações) são identificadas, e cabe, então, à IA fazer o cruzamento destas variantes com as melhores drogas-alvo já testadas na literatura e que atuem especificamente em tumores com estas variações.

Na prevenção, a IA ela se aplica na elaboração de algoritmos de estratificação de fatores de risco para o desenvolvimento de determinados tipos de câncer, sejam eles ambientais ou hereditários. No caso dessas síndromes hereditárias de predisposição ao câncer, a AI anos nos ajuda a identificar as variantes genéticas herdadas (mutações gênicas) em nosso DNA com mais segurança e eficácia, uma vez que trabalhamos com bilhões de sequências de nucleotídeos. E confirmando-se esse diagnóstico, a IA pode ajudar na orientação de estratégias personalizadas de redução de risco e rastreamento para diagnóstico precoce.

Já em relação ao rastreamento para diagnóstico precoce, a IA pode analisar com precisão imagens tanto de órgãos (como pele, por exemplo), quanto de exames radiológicos, anatomopatológicos ou moleculares, identificando indícios de câncer em fase precoce. É possível indicar, assim, uma terapêutica menos agressiva, mais direcionada e efetiva.

E vai além. Um estudo recente de corte de 26.525 pacientes atendidos em práticas oncológicas em um grande sistema de saúde acadêmico, algoritmos de aprendizado de máquina identificaram com precisão pacientes com alto risco de mortalidade em até 6 meses, com boa discriminação e valor preditivo positivo. Quando o algoritmo de aumento de gradiente foi aplicado em tempo real, a maioria dos pacientes classificados como de alto risco foi considerada adequada pelos médicos oncológicos para a expectativa de que seriam portadores de uma doença grave.

Outro estudo recente, conduzido por pesquisadores do Google e diversos centros médicos dos Estados Unidos, mostrou ótimos resultados da IA na identificação precoce de câncer de pulmão: só no ano passado, a doença causou a morte de 1,7 milhão de pessoas. Os pesquisadores criaram uma rede neural com base em IA "treinada" por meio do uso de diversas tomografias de pacientes cujos diagnósticos eram já conhecidos. Alguns exames revelavam o aparecimento de câncer de pulmão, outros eram referentes à pacientes saudáveis e, por fim, havia aqueles com presença de nódulos, que depois foram identificados como malignos. A rede desenvolvida tem como base um algoritmo que aprende à medida que é utilizado. Ele passa por um processo conhecido como aprendizado profundo (deep learning), algo já utilizado para permitir que computadores compreendam a fala e identifiquem objetos. Esta experiência foi preliminarmente exitosa, tendo como o resultado a identificação correta da maioria dos casos de nódulos malignos.

Claro, a maior parte dos exemplos é da oncológica, foco do meu trabalho diário. Mas, posso assegurar que a IA está muito mais presente do que se vê em nosso cotidiano. Os benefícios são extensos e devem se ampliar com maior celeridade nas próximas décadas.

*André Murad é oncologista, pós-doutor em genética, professor da UFMG e pesquisador. É diretor-executivo na clínica integrada Personal Oncologia de Precisão e Personalizada. Exerce a especialidade há 30 anos, e é um estudioso do câncer, de suas causas (carcinogênese), dos fatores genéticos ligados à sua incidência e das medidas para preveni-lo e diagnosticá-lo precocemente.