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Pesquisadores desenvolvem técnica inovadora para caracterizar o câncer de pulmão

Fonte

Universidade do Porto

Data

segunda-feira. 14 março 2022 07:05

Pesquisadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP), do Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ) e do Instituto de Investigação e Inovação em Saúde da U.Porto (i3S), em Portugal, desenvolveram uma metodologia não invasiva para o rastreamento e diagnóstico precoce do câncer de pulmão, como recurso à imagiologia médica.

“A técnica standard para avaliar o estado mutacional do câncer recorre à biopsia, que produz resultados altamente fiáveis, mas é um método bastante invasivo e em alguns casos pode trazer complicações ao paciente. Adicionalmente, esta técnica não é capaz de caracterizar globalmente o câncer, pois apenas é retirada uma porção de tecido. Uma solução alternativa passa por fazer esta caracterização a partir dos exames radiológicos baseados em Tomografia Computorizada, os mesmos que são utilizados para o diagnostico inicial”, explicou o Dr. Hélder Oliveira, pesquisador do INESC TEC.

Foi assim que nasceu projeto LuCaS, cujo objetivo é por otimizar os sistemas de apoio à decisão na caracterização daquele que é um dos é tipos de câncer mais frequentes e mortais em todo o mundo.

De acordo com o cientista e líder do projeto, “a imagiologia médica permite a obtenção de um grande conjunto de informações úteis, a partir de uma abordagem holística englobando uma caracterização completa, abrindo oportunidades para investigar a relação entre as manifestações visuais presentes numa imagem médica e o perfil genético do câncer, usando uma abordagem não-invasiva”.

“Assim, a tecnologia que estamos utilizando terá uma abrangência maior do que a própria biópsia, pois é baseada em informação tridimensional e é não-invasiva. Desta forma, também reduz fortemente os custos”, explicou o Dr. Hélder Oliveira.

Iniciado em 2018, o projeto LuCaS segue uma abordagem Radiogenomics, ou seja, que analisa os atributos da imagem para descrever e criar modelos matemáticos capazes de identificar padrões e oferecer uma previsão do diagnóstico. Além disso, é capaz de relacionar características de imagens com a análise dos genes recolhidos durante a biópsia.

Até ao momento, foram desenvolvidas técnicas de machine learning que utilizam a informação da imagem para prever o estado mutacional do câncer de pulmão. O projeto compreendeu, ainda, uma componente prospectiva, em que foi desenvolvido um modelo para avaliar contribuições de biópsia líquida na caracterização do câncer de pulmão.

“Esta abordagem será de grande valor como meio para obter dados moleculares de forma minimamente invasiva e compatível com a rotina clínica”, concluiu o Dr. Hélder Oliveira.

Acesse a notícia completa na página da Universidade do Porto.

Fonte: Raquel Abreu, INESC TEC.

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