Nas últimas semanas, três novas estratégias recém-divulgadas prometem transformar o diagnóstico e o tratamento do câncer, a partir de exames de sangue. Sem testes complexos, é possível identificar os primeiros sinais de diferentes tipos de tumores, anos antes de qualquer sintoma, como explicam cientistas de diferentes centros de pesquisa do mundo.
No Brasil, uma equipe de pesquisadores descobriu uma forma inédita de interpretar os hemogramas, com a ajuda da Inteligência Artificial (IA). Com isso, é possível estimar quais mulheres têm mais chances de desenvolver o câncer de mama e precisam de um acompanhamento preventivo mais intenso.
Em paralelo, cientistas britânicos financiados pelo centro de pesquisa Cancer UK Research compartilham os resultados de duas estratégias diferentes no rastreio de tumores, envolvendo amostras de sangue. Ambos foram publicados na revista Nature Communications.
A primeira pesquisa revela uma lista com mais de 100 proteínas associadas com a identificação de casos de câncer em até 7 anos antes dos sintomas. Em segundo lugar, está um estudo ainda preliminar que sugere a possibilidade de tratamentos oncológicos precoces, após a identificação do risco da doença.
Hemograma pode revelar câncer?
No caso brasileiro, a descoberta de uma nova forma de analisar os hemogramas foi realizada por pesquisadores da Huna — uma deeptech de IA —, do Grupo Fleury e da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
Hoje, se alguém olhar os resultados de um hemograma, não conseguirá identificar nenhum risco de câncer de mama. Afinal, os padrões relacionados com a doença estão praticamente ocultos e são complexos, como revela o estudo publicado na revista Scientific Reports.
“Tradicionalmente, exames de sangue de rotina são analisados usando parâmetros fixos e lineares”, explica Daniella Castro Araújo, cofundadora da Huna e responsável pela tecnologia, em nota. No entanto, “doenças complexas como o câncer envolvem processos biológicos intrinsecamente não lineares. O uso de IA nos permite detectar padrões complexos nas células sanguíneas associadas ao câncer de mama”, acrescenta.
Durante o treinamento do modelo de machine learning, os hemogramas de quase 400 mil mulheres, coletados nos últimos 20 anos, foram rotulados com base nos resultados de biópsias e exames de imagem da mama, como mamografia ou ultrassonografia mamária. No final, a estratégia conseguiu identificar o grupo de pacientes com 2 vezes mais probabilidade de ter câncer de mama.
Exame de sangue substitui mamografia?
A proposta não é utilizar essa análise com IA para determinar mulheres com câncer de mama ou não, substituindo as mamografias, por exemplo. Na verdade, a ideia é estimar o risco, a partir de um exame que já é normalmente solicitado.
Entre os benefícios, “essa abordagem é promissora porque não implica em custos adicionais para o setor”, explica Bruno Aragão Rocha, coordenador médico de Inovação do Grupo Fleury. Após o resultado, apenas quem tiver risco aumentado poderá ser aconselhado a fazer um acompanhamento mais intenso.
Proteínas associadas ao câncer
De olho nas pesquisas do Reino Unido, o primeiro estudo analisou 44 mil amostras de sangue de pacientes com e sem câncer e identificou 618 proteínas ligadas a 19 tipos diferentes de câncer, como câncer de pulmão, de fígado ou de cólon.
Inclusive, 107 dessas proteínas estavam presentes nas amostras de sangue pelo menos 7 anos antes do diagnóstico oncológico. Por isso, a aposta é que elas estão associadas aos estágios iniciais da doença, antes dos sintomas, e podem ser uma boa oportunidade para o diagnóstico precoce.
Tratamento precoce do câncer?
No segundo estudo, os cientistas britânicos analisaram dados genéticos de mais de 300 mil casos de câncer em busca de proteínas no sangue relacionadas com a doença e que poderiam ser alvo de novas terapias, incluindo vacinas. Desta vez, foram identificadas 40 proteínas principais.
“Esta investigação nos aproxima da capacidade de prevenir o câncer com medicamentos direcionados, antes considerados impossíveis, mas, agora, muito mais viáveis”, afirma Karl Smith-Byrne, epidemiologista da Oxford Population Health e autor em ambos os artigos, em comunicado.
Embora as três pesquisas sejam bastante promissoras, a revolução prometida no combate ao câncer ainda deve demorar algum tempo para ser iniciada, considerando que todos os achados devem ser validados. Entretanto, elas têm o potencial de salvar milhões de vidas.