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NOVO MODELO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODE PREVER A GRAVIDADE DO CÂNCER DE INTESTINO: ESTUDO

Os pesquisadores desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial (IA) que pode ajudar na identificação de pacientes com câncer de intestino, um avanço que pode ajudar a prever a gravidade da doença maligna.

O método não invasivo foi descrito em um estudo , publicado na revista Science Translational Medicine, e contribui para os avanços nas tecnologias que analisam o DNA circulante do tumor (ctDNA).

Segundo os pesquisadores, incluindo os da Universidade de Ciência e Tecnologia Huazhong, na China, o novo método pode ajudar a detectar câncer de intestino em pacientes em risco em estágios iniciais.

Eles disseram que o tipo de câncer é mais tratável se for detectado antes de se espalhar para outros locais do corpo. A colonoscopia é considerada o “padrão-ouro” para o diagnóstico, mas os cientistas disseram que o procedimento é desconfortável, invasivo e pode levar a muitas complicações, o que poderia deixar os pacientes menos dispostos a realizar a triagem.

Agora, os cientistas começaram a alavancar as técnicas de IA, em que os sistemas aprenderam a executar tarefas específicas sem instruções explícitas, a fim de desenvolver um método de diagnóstico menos invasivo que pode detectar o câncer intestinal em pacientes em risco.

Segundo o estudo, a tecnologia funciona através da triagem de marcadores de metilação, que são modificações químicas no DNA que são freqüentemente encontradas em tumores.

Os pesquisadores criaram um modelo de diagnóstico baseado em nove marcadores de metilação associados ao câncer de intestino, que foi identificado através do estudo de amostras do plasma de componentes sanguíneos de 801 pacientes com a doença maligna, além de 1.021 controles.

Este modelo distinguiu com precisão pacientes de indivíduos saudáveis ​​com uma sensibilidade de 87,5% e superou um teste de sangue clinicamente disponível chamado CEA.

Com períodos de acompanhamento mais longos, os pesquisadores disseram que o modelo de aprendizado de máquina precisa ser mais avaliado quanto à confiabilidade na detecção de um tumor em pacientes.


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