Investigadores desenvolvem técnica não invasiva para caracterizar cancro do pulmão
DATA
08/03/2022 12:40:06
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Jornal Médico
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Investigadores desenvolvem técnica não invasiva para caracterizar cancro do pulmão

Investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), no Porto, criaram uma técnica não invasiva que, recorrendo a análises tridimensionais da imagem médica, permite caracterizar o cancro do pulmão.

Em nota enviada o INESC TEC avançou que esta técnica foi desenvolvida no âmbito do projeto LUCAS, cujo objetivo é tornar os sistemas de apoio à decisão da caracterização do cancro do pulmão “mais objetivos e quantitativos”.

O projeto conta também com especialistas da Faculdade de Medicina do Porto (FMUP), do Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ) e do Instituto de Patologia e Imunologia Molecular da Universidade do Porto (Ipatimup).

O método desenvolvido recorre à análise tridimensional da imagem médica – tomografia computorizada - para “descrever e criar modelos matemáticos capazes de identificar padrões e oferecer uma previsão do diagnóstico”, relacionando características de imagens com a análise dos genes recolhidos durante a biopsia, método mais utilizado para o diagnóstico e caracterização.

Helder Oliveira, investigador do INESC TEC e líder do projeto, esclareceu que a técnica standard para avaliar o estado do cancro recorre à biopsia, método que “produz resultados altamente fiáveis, mas é bastante invasivo e em alguns casos pode trazer complicações ao paciente”.

A biopsia, explicou ainda o investigador, “não é capaz de caracterizar globalmente o cancro, pois apenas é retirada uma porção de tecido”.

Helder Oliveira elucidou que a imagiologia médica permite a obtenção de “um grande conjunto de informação útil”, abrindo oportunidades para investigar a relação entre as manifestações visuais presentes na imagem médica e o perfil genético do cancro.

“A tecnologia que estamos a utilizar terá uma abrangência maior do que a própria biopsia, pois é baseada em informação tridimensional e é não invasiva”, observa, destacando que o método reduz também “fortemente os custos”.

No âmbito do projeto, que arrancou em 2018, os investigadores já desenvolveram técnicas de machine learning que recorrem a informação da imagem para prever o estado mutante do cancro do pulmão.

O projeto é cofinanciado pelo programa Compete 2020 no âmbito do Sistema de Apoio à Investigação Científica e Tecnológica (SAICT), num investimento elegível de 239 mil euros.

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Editorial | Gil Correia
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É quase esquizofrénico no mesmo mês em que se discute a carência de Médicos de Família no SNS empurrar, por decreto, os doentes que recorrem aos Serviços de Urgência (SU) hospitalares para os Centros de Saúde. A resolução do problema das urgências em Portugal passa necessariamente pelo repensar do sistema, do acesso e de formas inteligentes e eficientes de garantir os cuidados na medida e tempo de quem deles necessita. Os Cuidados de Saúde Primários têm aqui, naturalmente, um papel fundamental.