Software de inteligência artificial na determinação de prognóstico para pacientes com glioblastoma: análise da plasticidade de células imunes periféricas

No Brasil, a estimativa para cada ano do triênio 2020-2022 aponta que ocorrerão
625 mil casos novos de câncer. Com o envelhecimento da população, este número tende ainda a ser mais expressivo com o passar dos anos (INCA, 2019). Segundo pesquisa financiada pelo Tribunal de Contas da União em 2010, 60,5% dos casos de câncer são diagnosticados já em estágio avançado. Um estudo realizado pela UNIMED revelou que o custo de tratamento dos pacientes nesses estágios é de 30 milhões a mais que se a doença fosse detectada em estágios iniciais (Medice, 2018). Além disso, 1/3 das mortes teriam sido evitadas se fossem tratados de forma precoce. Portanto, há a necessidade de aprimorar a incorporação de tecnologias diagnósticas mais eficientes e menos invasivas, que possam orientar a detecção precoce, as escolhas de estratégias terapêuticas individualizadas e o prognóstico preciso para os pacientes.
Dados preliminares de análise morfológica de neutrófilos circulantes isolados do sangue periférico de pacientes com glioblastoma indicam que as alterações nucleares podem ser verificadas não apenas em células imunes associadas ao tumor, mas também nas presentes no sistema periférico. Essa observação está de acordo com dados da literatura que mostram que o glioblastoma induz imunossupressão não apenas no sítio tumoral, mas no indivíduo como um todo (Chongsathidkiet et al, 2018), indicando a possibilidade de um ensaio minimamente invasivo ser aplicado para o acompanhamento de tumores cerebrais.
Para a identificação de mudanças na conformação, utilizamos imagens de laminas de sangue e, a partir dos princípios de análise computadorizada de imagens médicas assistida, analisamos por técnicas de aprendizagem de máquina (machine learning). O entendimento do prognóstico do paciente tem como principal objetivo monitorar e avaliar a agressividade do tumor, e o software proposto pode ser usado para melhorar a pesquisa operacional e a tomada de decisão da equipe médica. A criação de um software portátil facilitará o uso em vários países de baixa e média renda, pode ser dimensionada como uma prática recomendada e a um custo acessível. Essas intervenções mudarão significativamente a maneira como o tratamento do paciente é planejado e conduzido de forma individualizada.