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Avanço na imagem de microvasos por ultrassom e IA para melhorar a detecção do câncer

Avanço na imagem de microvasos por ultrassom e IA para melhorar a detecção do câncer

Crédito: Rede de Notícias da Clínica Mayo

O ultrassom – uma tecnologia que utiliza ondas sonoras para produzir uma imagem – é comumente usado para monitorar o desenvolvimento de um bebê à medida que ele cresce dentro da mãe. Mas a ultrassonografia também pode ser usada para investigar massas suspeitas de tecido e nódulos que podem ser cancerígenos.

Os tumores consistem não apenas em células cancerosas, mas também em uma matriz de pequenos vasos sanguíneos, ou microvasos, que não podem ser vistos nas imagens produzidas por aparelhos de ultrassom convencionais. Para resolver esse problema, o médico-cientista Azra Alizad, MD, e o cientista de engenharia biomédica Mostafa Fatemi, Ph.D., se uniram na Clínica Mayo para projetar e estudar uma ferramenta que pode melhorar a resolução das imagens de ultrassom.

Como demonstrado nos resultados da investigação publicada em Abril passado em Radiologia Europeiaeles desenvolveram um software de imagem de ultrassom de alta resolução, compatível com muitas máquinas de ultrassom, que poderia melhorar exponencialmente o detalhe e a qualidade das imagens.

O software investigacional, que eles chamaram de imagem quantitativa de microvasos de alta definição (q-HDMI), foi avaliado para capturar imagens 2D e 3D de alta resolução de microvasos tão pequenos quanto 150 mícrons, aproximadamente o dobro da largura de um fio de cabelo humano.

“Se pudermos visualizar e capturar o microvaso nos estágios iniciais do câncer, poderemos diagnosticá-lo e tratá-lo melhor mais cedo, o que melhora o resultado para o paciente”, diz o Dr. Alizad, especializado em tecnologia de ultrassom para imagens de câncer.

A inteligência artificial ajuda a detectar o que não podemos ver

Além disso, os investigadores identificaram uma série de biomarcadores que representam características específicas de pequenos vasos, tais como forma, padrão, irregularidade e complexidade, e agruparam-nos num algoritmo que pode classificar os dados da imagem em massas benignas ou malignas.

“Esta tecnologia fornece um valor quantitativo que mostra a probabilidade de malignidade”, diz o Dr. Fatemi. “É uma ferramenta para extrair informações de uma forma que pode ser útil para os médicos.”






Crédito: Rede de Notícias da Clínica Mayo

Aplicando na prática

Num estudo clínico publicado em novembro passado em Pesquisa sobre câncer de mama, os pesquisadores mostraram que sua nova ferramenta q-HDMI combinada com inteligência artificial (IA) foi capaz de detectar uma massa maligna de câncer de mama muito pequena, de 3 milímetros de largura, composta por vasos minúsculos em uma mulher de 40 anos. Encontrar e tratar lesões cancerígenas deste tamanho antes de se espalharem ou metastatizarem pode salvar vidas.

“As questões em radiologia são realmente: benigno ou maligno? E se for suspeito, até que ponto devemos ficar preocupados?” Dr. Fatemi diz.

Para ajudar os radiologistas a responder a estas questões, os investigadores aplicaram o seu software e algoritmo para analisar ainda mais massas mamárias suspeitas de 521 pacientes que já tinham recebido imagens de ultrassonografia convencional. Os resultados foram surpreendentes. A nova tecnologia rendeu uma taxa de precisão de quase 100% na determinação de massas malignas versus benignas, independentemente do tamanho do tumor.

Mais recentemente, os pesquisadores analisaram nódulos da tireoide de 92 pacientes. Os nódulos da tireoide são comuns e muitas vezes é difícil diferenciar entre os cancerosos e os não cancerosos por meio de exames de imagem. No entanto, a prevalência do câncer de tireoide aumentou nas últimas décadas.

“Com imagens de ultrassom convencionais, os médicos podem diagnosticar se um nódulo da tireoide é benigno ou maligno com apenas cerca de 35% a 75% de precisão”, diz o Dr. É por isso que os médicos muitas vezes optam por realizar biópsias da tireoide, o que lhes permite determinar de forma mais definitiva se um nódulo na tireoide é motivo de preocupação.

Os pesquisadores identificaram 12 biomarcadores que podem diferenciar tecidos tireoidianos benignos de malignos. Eles programaram o algoritmo alimentado por IA com esses biomarcadores, que classificou as imagens e teve uma taxa de precisão de 84%. Esses resultados foram publicados na revista Cânceres e destacado pelos Institutos Nacionais de Saúde.

“Se for câncer, definitivamente queremos saber isso. Mas se pudermos determinar se um nódulo de tireoide é benigno sem precisar fazer uma biópsia, isso será ainda melhor, pois poupará o paciente dos encargos financeiros e físicos associados a uma doença. biópsia benigna desnecessária”, diz o Dr. Alizad.

Os investigadores consideram que a sua ferramenta quantitativa pode ser particularmente útil em partes do mundo onde existem conhecimentos e recursos limitados, como zonas rurais e países em desenvolvimento.

Eles também estão colaborando com oncologistas para que possam usar a ferramenta q-HDMI para monitorar melhor a eficácia dos tratamentos contra o câncer e ajudá-los a ajustar as terapias para pacientes individuais em tempo real.

Mais Informações:
Melisa Kurti et al, Quantitative Biomarkers Derived from a Novel Contrast-Free Ultrasound High-Definition Microvessel Imaging for Distinguishing Thyroid Nodules, Cânceres (2023). DOI: 10.3390/cancers15061888

Citação: Avanço na imagem de microvasos por ultrassom e IA para melhorar a detecção do câncer (2023, 21 de outubro) recuperado em 21 de outubro de 2023 em https://medicalxpress.com/news/2023-10-advancing-ultrasound-microvessel-imaging-ai.html

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