Talento
Raj Jena, de Cambridge, torna-se o primeiro professor de IA em radioterapia do Reino Unido
Nova nomeação universitária sinaliza importância da IA na luta contra o câncer
Por
Stephen Bevan - 20/10/2024
O oncologista de Cambridge, Raj Jena, foi nomeado o primeiro professor clínico de IA em radioterapia do Reino Unido.
A criação da nova Cátedra Clínica da Universidade de Cambridge sinaliza a importância da IA na luta contra o câncer e se baseia no trabalho da Universidade para explorar e aplicar as mais recentes tecnologias aos principais desafios do mundo.
A tecnologia já está sendo usada no diagnóstico e tratamento de alguns tipos de câncer, mas a professora Jena – uma radio-oncologista acadêmica do Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust e pesquisadora do Departamento de Oncologia da universidade – diz que a IA tem o potencial de transformar a maneira como os pacientes vivenciam o tratamento do câncer por meio de terapias mais inovadoras e personalizadas.
No entanto, o desenvolvimento de ferramentas cada vez mais poderosas exige quantidades cada vez maiores de informações para treinar modelos de IA e, portanto, construir as colaborações de pesquisa necessárias para ajudar a reunir informações nessa escala é uma das áreas em que o Prof. Jena espera que sua nova função possa ajudar.
“Há ferramentas de IA incríveis sendo desenvolvidas, mas elas precisam de mais dados para alimentar do que um hospital ou um sistema de saúde pode gerar. A Cátedra fará uma diferença concreta em termos de construção de redes e liderança de projetos.
“Precisamos reunir as equipes e a expertise certas para pesquisar essas coisas, entender a tecnologia e, claro, desenvolver orientação e boas práticas, porque a confiança é fundamental, assim como garantir que você traga outros com você. É uma das coisas que mais me entusiasmam com essa nova função. Você pode projetar uma IA, mas se não explicar o que está fazendo e como isso ajudará, estará limitando o bem que ela pode fazer.”
A pesquisa do Prof. Jena sobre IA em radioterapia já viu a ferramenta OSAIRIS – que ajuda a preparar exames e reduz o tempo que os pacientes têm que esperar entre o encaminhamento e o início do tratamento – se tornar a primeira tecnologia de IA baseada em nuvem a ser desenvolvida e implantada no NHS. O OSAIRIS segmenta automaticamente as imagens de radioterapia, identificando e protegendo o tecido saudável ao desenhá-lo, em apenas alguns minutos, sob o controle de um clínico.
Agora ele está projetando uma nova máquina de radioterapia inteligente que vai um passo além e ajuda a identificar tumores antes de sugerir o melhor tratamento de radioterapia possível. A pesquisa visa dar suporte aos serviços de câncer em países em desenvolvimento, onde máquinas de radioterapia e a equipe para operá-las são escassas. A nova ferramenta alimentará varreduras em um modelo de base de IA – treinado em um conjunto de dados internacionais de imagens médicas – e marcará o alvo do tumor e o melhor plano de radioterapia para tratá-lo.
“Ele substitui o OSAIRIS, mas é claro que marcar tumores é muito mais difícil do que marcar tecidos saudáveis – e é geralmente onde a expertise humana entra”, diz o Prof. Jena. “No entanto, parece que o programa pode fazer uma primeira tentativa razoável, e já tivemos algum sucesso inicial.”
Atualmente, a tecnologia não está em um estágio em que um paciente possa ser tratado com base no diagnóstico, mas o professor Jena diz que, como ela pode identificar cânceres semelhantes em um enorme banco de dados de casos de todo o mundo, ela pode ajudar a oferecer insights detalhando como esses outros pacientes foram tratados.
“A beleza de usar IA dessa forma é que começamos com o tipo de ferramentas simples que já usamos, para processar imagens e adicionar conteúdo, mas então estamos adicionando a IA de um grande sistema de conhecimento. E, finalmente, estamos adicionando o poder de um modelo de base para peneirar essa quantidade enorme de informações. Individualmente, já podemos fazer todas essas coisas, a chave é juntá-las.”
E o professor Jena diz que a tecnologia só se tornará mais sofisticada.
“Começaremos a ver a IA impactando em cada estágio do tratamento do paciente”, disse ele. “Há muita IA que está se concentrando em ser capaz de captar pequenos sinais de câncer entre todo o 'ruído'. Então teremos mais programas de detecção precoce e, em vez de ter que esperar que um câncer seja grande o suficiente para ser visto em uma varredura, perguntaremos se podemos analisar a respiração ou uma picada de sangue no dedo?”
É provável que a IA também desempenhe um papel maior em ajudar os médicos a decidir sobre os caminhos de tratamento para os pacientes após o diagnóstico, integrando grandes quantidades de dados separados, incluindo genômica, e sugerindo o caminho mais eficaz a seguir.
De fato, outro estudo de pesquisa de IA em Cambridge analisará o paciente em sua totalidade e sugerirá um plano de tratamento personalizado de acordo. Então, se, por exemplo, um paciente perdeu uma quantidade significativa de massa muscular, isso pode sugerir que um medicamento em particular não seria útil, e se identificar algo como um padrão de obesidade central – consistente com diabetes ou síndrome metabólica – pode sugerir que essa condição deve ser tratada antes que um tipo específico de medicamento seja usado no câncer.
A professora Jena diz que o poder da IA ??de extrair grandes quantidades de dados genômicos para informar o tratamento foi uma "virada de jogo", reduzindo o tempo necessário para mapear a leitura genômica completa de um tumor.
“Está diminuindo cada vez mais, e para alguns tipos de câncer é tão rápido quanto quatro dias agora. E isso é incrível quando você pensa sobre isso. Antigamente, alguém colocava uma agulha em um tumor, e então um patologista colocava um pouco de corante nele e olhava sob um microscópio, e então eles decidiam o melhor caminho a seguir com uma quantidade muito limitada de informações do próprio tumor. Agora, de repente, somos capazes de digerir vários gigabytes de informações sobre o perfil genético de um tumor e reduzir tudo isso em dados acionáveis em poucos dias.”
A análise genômica nessa escala significa que alguns pacientes – por exemplo, pacientes com tumor cerebral – conseguiram acessar novos tratamentos que não teriam sido pensados de outra forma. As ferramentas buscam padrões no genoma do tumor, independentemente do tipo de câncer, e estes podem ser correlacionados a novas terapias disponíveis na clínica.
“É maravilhoso encontrar uma correspondência”, diz a professora Jena, “porque não há como ler todo o perfil genômico de um tumor e captar a assinatura que desbloqueia um possível tratamento”.
No futuro, a Prof. Jena acredita que os pacientes poderão acessar seu próprio "avatar de doença" para ajudar a monitorar sua condição. Então, um paciente que notar uma ligeira mudança em si mesmo pode receber uma "primeira passagem" por um sistema suportado por IA – que pode oferecer algum contexto tranquilizador com base nas informações que eles fornecem – em vez de essas informações irem direto para seu médico ou enfermeiro especialista.
“O que pode ser uma mudança preocupante para um paciente pode ser completamente esperado em outro”, diz o Prof. Jena. “O sistema pode escalar mudanças inesperadas e encaminhar o paciente diretamente para o médico, ou pode sugerir o monitoramento da situação e entrar em contato com o paciente no dia seguinte para acompanhamento. O aspecto-chave de um modelo baseado em avatar é que ele individualizaria sua ação com base no que sabe sobre o paciente.”
E em termos específicos de radioterapia, o professor Jena diz que a IA não só continuará a simplificar e acelerar o processo complicado e demorado de preparação de exames, mas também desempenhará um papel maior na informação dos planos de tratamento.
Ele diz: “Sabemos há muito tempo que os tumores encolhem e mudam nas semanas que passam durante o tratamento de radioterapia. Simplesmente não tínhamos os meios para mudar o tratamento a cada dia de acordo com a mudança de forma do tumor. A IA pode transformar esse processo, para que a cada dia possamos fazer uma nova varredura, construir uma nova imagem do tumor e recalcular o plano de tratamento enquanto o paciente está deitado no sofá de tratamento. Isso significa que somos adaptáveis e protegemos tudo fora do tumor. Isso nos dará muito mais informações para rastrear como os tumores estão mudando, quase em tempo real, e permitir que nossa radioterapia seja a mais precisa possível.”
