Evoluções no diagnóstico e no tratamento do câncer de mama são destaque
Cientista brasileira finalista do Prêmio Inspiradoras 2021 e dispositivo que otimiza cirurgias de câncer de mama desenvolvido por físicos brasileiros foram destaque no mês de outubro, que é marcado pela conscientização da importância da detecção precoce do câncer de mama. Tais fatos ressaltam a importância dos avanços tecnológicos que têm proporcionado, através da inteligência artificial, importantes ganhos para a saúde em geral.
Confira abaixo alguns assuntos que foram destaque este mês.
Cientista investiga a prevalência de câncer de mama hereditário no Brasil e é uma das finalistas da categoria Inovação em Câncer de Mama, do Prêmio Inspiradoras 2021. A chefe do Laboratório de Genômica e Biologia Molecular do Centro Internacional de Pesquisa (CIPE) e responsável pelo Laboratório de Diagnóstico Genômico do A.C. Camargo Câncer, em São Paulo, Dra. Dirce Maria Carraro é a primeira a identificar que, no Brasil, há uma alta porcentagem (20% do total de pacientes) de mulheres com mutações nos genes BRCA1 e BRCA2, associados a um tipo de câncer de mama. Ou seja, tratam-se de alterações hereditárias (ou germinativas), que normalmente acometem diversas mulheres de uma mesma família. Ela explicou que ter uma informação como esta significa poder atuar diretamente para reduzir o risco de complicações ou morte pela doença.
Física brasileira desenvolve dispositivo que reduz a quantidade de intervenções que as pacientes precisam ser submetidas durante o tratamento de câncer de mama e também na melhora da eficácia desses procedimentos. O dispositivo criado pela cientista é feito com sementes de iodo-125, em formato de implantes cilíndricos de 4,5 milímetros de comprimento por 0,8 milímetros de diâmetro, que funcionam a partir da inserção diretamente no local que será tratado, onde eles liberam material radioativo (iodo). Elas servem como guias para cirurgiões durante a operação, aumentando a precisão dos tratamentos e diminuindo a necessidade de um novo procedimento para puncionar o tecido.
Pesquisadores desenvolveram uma técnica de inteligência artificial que pode identificar quais peptídeos de superfície celular produzidos por células cancerosas chamadas neoantígenos são reconhecidos pelo sistema imunológico. A técnica pMTnet, detalhada no estudo publicado na Nature Machine Intelligence , pode levar a novas maneiras de prever o prognóstico do câncer e a capacidade de resposta potencial a imunoterapias. Os pesquisadores explicaram que o aprendizado de máquina está possibilitando um avanço na determinação de neoantígenos se ligam aos receptores de células T e quais não se ligam. Eles também explicaram que para o sistema imunológico, a presença de neoantígenos é uma das maiores diferenças entre as células normais e tumorais. As mutações no genoma das células cancerosas fazem com que exibam diferentes neoantígenos em suas superfícies. Alguns desses neoantígenos são reconhecidos por células T imunológicas que procuram por sinais de câncer e invasores estranhos, permitindo que as células cancerosas sejam destruídas pelo sistema imunológico. No entanto, outros parecem invisíveis para as células T, permitindo que os cânceres cresçam sem controle. Ser capaz de prever quais neoantígenos são reconhecidos pelas células T pode ajudar os pesquisadores a desenvolver vacinas personalizadas contra o câncer, desenvolver melhores terapias baseadas em células T ou prever como os pacientes podem responder a outros tipos de imunoterapias.
Fonte: https://www.nature.com/articles/s42256-021-00383-2