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<\/p>\nInvestigadores da Uppsala University demonstraram que um modelo de IA consegue identificar, em bi\u00f3psias prost\u00e1ticas inicialmente avaliadas como negativas por patologistas, padr\u00f5es microsc\u00f3picos associados a cancro clinicamente significativo, permitindo sinalizar casos de risco muito antes de a doen\u00e7a ser vis\u00edvel ao olho humano<\/p>\n
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A utiliza\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial (IA) em patologia permitiu identificar sinais precoces de cancro da pr\u00f3stata em amostras de tecido consideradas negativas por especialistas humanos. A equipa da Uppsala University, em colabora\u00e7\u00e3o com a Ume\u00e5 University, aplicou um m\u00e9todo de aprendizagem autom\u00e1tica a bi\u00f3psias recolhidas no \u00e2mbito de convoca\u00e7\u00f5es peri\u00f3dicas de rastreio, concluindo que o algoritmo detetou ind\u00edcios de doen\u00e7a em mais de 80% das amostras de homens que, posteriormente, desenvolveram cancro agressivo. O trabalho foi publicado na revista Scientific Reports.<\/p>\n
O estudo abrangeu 232 homens cujas bi\u00f3psias prost\u00e1ticas tinham sido avaliadas como isentas de malignidade por patologistas. No seguimento, menos de dois anos e meio depois, metade dos participantes desenvolveu cancro da pr\u00f3stata de evolu\u00e7\u00e3o agressiva; os restantes mantiveram-se livres de doen\u00e7a durante oito anos. Este desfecho permitiu distinguir, a posteriori, dois grupos com trajet\u00f3rias cl\u00ednicas contrastantes a partir de material histol\u00f3gico inicialmente semelhante do ponto de vista humano.<\/p>\n
Para contornar a aus\u00eancia de \u00e1reas marcadas como tumorais nas l\u00e2minas originais, os investigadores treinaram o sistema de IA com uma estrat\u00e9gia de m\u00faltiplas inst\u00e2ncias: cada imagem de bi\u00f3psia foi decomposta em pequenas regi\u00f5es e o modelo aprendeu a associar padr\u00f5es subtis \u00e0s amostras provenientes de doentes que vieram a desenvolver cancro agressivo, assumindo que esses ind\u00edcios estariam presentes algures nessas l\u00e2minas, mas ausentes nas restantes. A performance foi depois verificada num conjunto independente de imagens.<\/p>\n
Segundo Carolina W\u00e4hlby, professora na Uppsala University e respons\u00e1vel pelo desenvolvimento do componente de IA, \u201co estudo foi apelidado de \u2018missed study\u2019, porque o objetivo \u2014 encontrar o cancro \u2014 foi \u2018perdido\u2019 pelos patologistas. Mostr\u00e1mos agora que, com a ajuda da IA, \u00e9 poss\u00edvel identificar sinais de cancro da pr\u00f3stata n\u00e3o observados por patologistas em mais de 80% das amostras de homens que mais tarde desenvolveram a doen\u00e7a\u201d. Ao analisar os padr\u00f5es que o modelo considerou mais informativos, a equipa observou altera\u00e7\u00f5es no estroma que rodeia as gl\u00e2ndulas prost\u00e1ticas \u2014 modifica\u00e7\u00f5es reportadas tamb\u00e9m noutros trabalhos \u2014 sugerindo que a IA capta mudan\u00e7as tecidulares pr\u00e9vias \u00e0 manifesta\u00e7\u00e3o de les\u00f5es evidentes.<\/p>\n
Os autores apontam que esta abordagem poder\u00e1 apoiar decis\u00f5es sobre a calendariza\u00e7\u00e3o do seguimento de homens inicialmente classificados como saud\u00e1veis, priorizando vigil\u00e2ncia mais apertada nos casos com assinatura tecidular suspeita. Os dados de imagem e os m\u00e9todos utilizados foram disponibilizados publicamente para investiga\u00e7\u00e3o e desenvolvimento adicionais.<\/p>\n
Refer\u00eancias: Chelebian E, Avenel C, J\u00e4remo H, Andersson P, Bergh A, W\u00e4hlby C. Discovery of tumour indicating morphological changes in benign prostate biopsies through AI. Sci Rep. 2025 Aug 21;15(1):30770. DOI: 10.1038\/s41598-025-15105-6<\/p>\n
Imagem: A imagem mostra uma bi\u00f3psia original (esquerda) e uma bi\u00f3psia com c\u00f3digo de cores (direita). As cores quentes na imagem com c\u00f3digo de cores mostram padr\u00f5es an\u00f3malos que indicam cancro. Foto: Carolina W\u00e4hlby<\/p>\n
NR\/HN\/AlphaGalileo<\/p>\n
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