A interpretação genética por machine learning apresentou resultados muito interessantes nas pesquisas contra o câncer. Há uma nova descoberta que está revolucionando a forma como entendemos um tipo particularmente enigmático da doença, conhecido como CUP – Câncer de Origem Desconhecida. Vamos dar uma ideia geral do que está rolando nessa área da ciência!
Falando nisso… Você pode saber como a manipulação genética está apresentando muitas possibilidades para o tratamento de câncer de pele clicando aqui. E pode conhecer uma técnica revolucionária de edição genética chamada CRISPR, que permite considerar ações inusitadas como a utilização de coração de porcos em humanos!
Vamos lá… Para começar… O que é CUP?
CUP, ou Câncer de Origem Desconhecida, é aquele tipo em que os médicos não conseguem determinar onde ele começou originalmente. Este tipo de câncer representa cerca de 3-5% de todos os tipos, e é conhecido por ser agressivo, com tempos de sobrevivência frequentemente entre 6 a 16 meses.
As possibilidades da compreensão do câncer com base na genética
Pesquisadores apresentaram o OncoNPC, um modelo de aprendizado de máquina que não é apenas mais um classificador, ele utiliza um algoritmo sofisticado de árvores de decisão chamado XGBoost, designado para identificar padrões em dados genômicos associados a tipos específicos de câncer. Com isso, ele oferece uma previsão precisa sobre o tipo primário de câncer em tumores CUP. Uma verdadeira revolução no entendimento e tratamento dessa condição!
O OncoNPC funciona basicamente assim:
Dados de entrada: O algoritmo considera um conjunto de características genômicas, que incluem variantes somáticas e perfis de expressão gênica.
Processo: A partir destes dados, o XGBoost gera uma distribuição de probabilidade entre 22 tipos diferentes de câncer.
Treinamento e Avaliação: Para garantir que o OncoNPC esteja à altura do desafio, os autores treinaram o algoritmo com um vasto conjunto de dados de 36.465 amostras de tumores CKP (Câncer de Origem Conhecida) de 22 tipos diferentes, oriundos de três grandes instituições. Utilizando um processo chamado seleção de hiperparâmetros, eles otimizaram o desempenho do algoritmo.
Além das Previsões: Os pesquisadores também exploraram a relação entre os subgrupos de CUP previstos pelo OncoNPC e o risco germinativo, alterações moleculares acionáveis, sobrevivência geral e características somáticas prognósticas.
Quando testaram o OncoNPC em 971 amostras dos enigmáticos tumores CUP, os resultados foram surpreendentes!
Como essa exploração genética muda as coisas?
Para começar, o potencial dessa tecnologia que usa a genética para guiar decisões de tratamento é imenso. Uma análise de registros passados mostrou que apenas 12,7% dos pacientes com CUP estavam recebendo tratamentos especificamente adaptados ao seu perfil genético. Mas, com as informações do OncoNPC, isso poderia saltar para quase 28%!
E o melhor? Pacientes que receberam tratamentos com base nas recomendações do OncoNPC tiveram uma taxa de sobrevivência significativamente mais longa. Isso é revolucionário e reconfortante ao mesmo tempo.
Mas a curiosidade não para por aí. Essa tecnologia baseada na genética pode categorizar esses misteriosos tumores CUP em subgrupos distintos. Essas classificações podem ser monumentais para a pesquisa, ajudando-nos a aprofundar a biologia que suporta esse sistema, além de poder abrir caminho para tratamentos personalizados.
Isso não é apenas sobre prever tipos de câncer. Trata-se de orientar as escolhas de tratamento e garantir que os pacientes recebam o melhor cuidado possível, de acordo com a genética. Isso pode significar a diferença entre um tratamento agressivo ou uma abordagem mais paliativa. E, vamos ser sinceros, qualquer coisa que dê aos pacientes chances de enfrentar essa luta é uma grande vitória.
A compreensão com base na genética permite ampliar as possibilidades para a medicina, e o OncoNPC é um testemunho disso. Apesar das discussões (que, aliás, são muito pertinentes) sobre os limites de uso e não uso da tecnologia de inteligência artificial e machine learning, é um fato que essas coisas estão nos permitindo ter novas possibilidades de salvar vidas!
