Estudo publicado no Journal of Clinical Oncology (JCO) investigou a precisão de um modelo de risco de câncer de mama baseado em inteligência artificial, avaliando o índice de concordância na previsão do risco de câncer de mama entre um e cinco anos a partir da mamografia. “Esta é a validação mais ampla até o momento de um modelo de câncer de mama baseado em IA”, afirmam os autores. Thiago Buosi (foto), coordenador do Centro de Treinamento em Prevenção do Hospital de Câncer de Barretos, é coautor do trabalho.
A avaliação precisa dos riscos é essencial para o sucesso dos programas de rastreamento populacional do câncer de mama. Modelos com alta sensibilidade e especificidade permitiriam aos programas direcionarem esforços de triagem mais elaborados para populações de alto risco, ao mesmo tempo em que diminuiriam o overtreatment para o restante da população.
“Modelos de risco baseados em inteligência artificial demonstraram um avanço significativo em relação aos modelos de risco usados hoje na prática clínica. No entanto, a implantação responsável de uma nova IA requer validação cuidadosa em diversas populações. Para esse fim, validamos nosso modelo baseado em IA, Mirai, em populações de triagem globalmente diversas”, esclarecem os autores.
No estudo, os pesquisadores coletaram mamografias de rastreamento e desfechos de câncer de mama confirmados por patologia no Massachusetts General Hospital, EUA; Novant, EUA; Emory, EUA; Maccabi-Assuta, Israel; Karolinska, Suécia; Hospital Memorial Chang Gung, Taiwan; e Hospital de Câncer de Barretos, Brasil.
Resultados
Um total de 128.793 mamografias de 62.185 mulheres foram coletadas nos sete locais, das quais 3.815 foram acompanhadas em 5 anos para o diagnóstico de câncer. Mirai obteve índices de concordância de 0,75 (95% CI, 0,72 a 0,78, Massachusetts General Hospital), 0,75 (95% CI, 0,70 a 0,80, Novant), 0,77 (95% CI, 0,75 a 0,79, Emory), 0,77 (95% CI, 0,73 a 0,81, Maccabi-Assuta), 0,81 (95% CI, 0,79 a 0,82, Karolinska), 0,79 (95% CI, 0,76 a 0,83, Chang Gung Memorial Hospital) e 0,84 (95% CI, 0,81 a 0,88, Hospital de Câncer de Barretos). Os resultados demontsraram que o Mirai manteve sua precisão em todos os conjuntos de teste globalmente diversos. “Em uma análise retrospectiva, as diretrizes baseadas em Mirai superaram significativamente as diretrizes existentes com base no risco de vida de Tyrer-Cuzick para selecionar pacientes para exames complementares de ressonância magnética”, destacam os autores.
“O Mirai tem o potencial de substituir os modelos de risco atuais usados nas diretrizes para exames de ressonância magnética, oferecendo melhorias amplas e equitativas no atendimento. Estudos prospectivos são necessários para confirmar o benefício de identificar coortes de alto risco aprimoradas e para estabelecer diretrizes baseadas em Mirai”, concluem.
Além de Buosi, o estudo contou com a participação dos pesquisadores brasileiros (na foto, da esquerda para a direita): Renato França Caron, físico médico; Maria Cecilia Evangelista, bioestatistica; Bruno Souza, tecnologia da informação; e Silvia Maria Prioli de Souza Sabino, médica radiologista.
Referência: Yala A, Mikhael PG, Strand F, Lin G, Satuluru S, Kim T, Banerjee I, Gichoya J, Trivedi H, Lehman CD, Hughes K, Sheedy DJ, Matthis LM, Karunakaran B, Hegarty KE, Sabino S, Silva TB, Evangelista MC, Caron RF, Souza B, Mauad EC, Patalon T, Handelman-Gotlib S, Guindy M, Barzilay R. Multi-Institutional Validation of a Mammography-Based Breast Cancer Risk Model. J Clin Oncol. 2021 Nov 12:JCO2101337. doi: 10.1200/JCO.21.01337. Epub ahead of print. PMID: 34767469.
