IA tem potencial para aumentar precisão no prognóstico de câncer de ovário

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Pesquisadora-titular, líder do Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional e docente do programa de pós-graduação em Oncologia do Inca (Instituto Nacional de Câncer)

Doutora em ciências e bacharel em farmácia. Atua como pós-doutoranda em oncologia no Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional do Inca (Instituto Nacional de Câncer)

Doutoranda em oncologia no Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional do Inca (Instituto Nacional de Câncer)

Coordenador de pesquisa e inovação e vice-diretor geral do Inca (Instituto Nacional de Câncer)

Pós-doutoranda em oncologia no Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional do Inca (Instituto Nacional de Câncer)

O câncer de ovário é a neoplasia ginecológica mais letal, e a sobrevida global é inferior a 40% em cinco anos. Isso ocorre principalmente porque a maioria das pacientes só descobre a doença em sua forma avançada, quando a chance de cura é pequena.

Se diagnosticado de forma precoce, a sobrevida em cinco anos é superior a 90%, e a cirurgia é, geralmente, o único tratamento necessário.

A inexistência de um método de rastreamento populacional eficaz contribui para esses dados epidemiológicos. Nem o marcador CA-125 no exame de sangue isolado , nem a ultrassonografia transvaginal isolada têm sensibilidade e especificidade suficientes para rastreio do câncer de ovário. Isso gera resultados falso-positivos e cirurgias desnecessárias quando usados em larga escala.

Um outro agravante é que o câncer de ovário não costuma causar sintomas na fase inicial.

Quando causa, são sintomas inespecíficos como distensão abdominal, sensação de saciedade precoce, desconforto pélvico, alteração do hábito intestinal e urgência urinária , que podem ser confundidos com outras doenças.

Diante desse problema, a equipe do Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional do Inca (Instituto Nacional de Câncer) buscou avaliar se um modelo de inteligência artificial baseado em microRNAs (miRNAs) conseguiria estimar o risco de evolução do câncer de ovário mais agressivo.

Nos últimos anos, os miRNAs ganharam protagonismo na pesquisa científica. Eles fazem parte de uma classe de moléculas relativamente pouco explorada pela biologia molecular focada em estudo do câncer .

São pequenos fragmentos de RNA que não geram proteínas, mas atuam como reguladores finos da expressão gênica. Eles circulam no sangue de forma estável, mesmo diluídos, e seu padrão de expressão muda de maneira característica conforme um tumor se desenvolve.