Painel de marcadores sanguíneos de rotina baseado em inteligência artificial para detecção precoce do câncer de mama

• Processo: 22/07614-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2022
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2023
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Daniella Castro Araujo
• Beneficiário: Daniella Castro Araujo
• Empresa: Huna Ltda
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais ; Atividades de serviços de complementação diagnóstica e terapêutica
• Município: São Paulo
• Auxílio(s) vinculado(s): 23/14898-0 - Estudo clínico ambispectivo para desenvolvimento de modelos de inteligência artificial com o uso de Biomarcadores Sanguíneos de rotina para suporte à identificação precoce do Câncer de Mama., AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 22/16727-6 - Painel de marcadores sanguíneos de rotina baseado em Inteligência Artificial para detecção precoce do câncer de mama., BP.TT; 22/13782-6 - Painel de marcadores sanguíneos de rotina baseado em inteligência artificial para detecção precoce do Câncer de Mama, BP.PIPE
• Assunto(s): Aprendizado computacional Inteligência artificial Biomarcadores Diagnóstico precoce Diagnóstico de câncer Neoplasias mamárias Biópsia líquida
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | biomarcadores sanguíneos | Biópsia líquida | Câncer de mama | Diagnóstico precoce | Inteligência Artificial | Inteligência Artificial - Aprendizado de Máquina

Resumo

No Brasil, mulheres acima dos 50 anos tem acesso ao exame de mamografia bianual pelo SUS, porem 77% dos municípios brasileiros não possuem mamógrafos. Ademais, o programa de rastreamento não acolhe mulheres mais jovens ou homens - que configuram o grupo de maior risco para as doenças mais severas ou tardiamente diagnosticadas. Neste cenário, a HUNA propõe a criação de um teste de rastreamento do CA de mama, aplicável a toda população e de custo acessível, empregando Machine Learning aos marcadores do exame de sangue e dados clínicos demográficos. A HUNA e colaboradores, em consonância com esta comunidade cientifica medica apontam, para o desenvolvimento das "biopsias liquidas" - realizadas a partir da análise de sangue - onde seria possível identificar, utilizando as ferramentas de vanguarda de Inteligência Artificial, tanto marcadores genéticos tumorais quanto metabolitos sanguíneos específicos para detectar o câncer, entre eles o de mama, possivelmente antes que apareçam os primeiros sintomas clínicos. Proteína C Reativa (PCR), colesterol HDL e LDL, ferro, index neutrófilos/linfócitos, plaquetas, RDW, CA153, VPM, glicose, CEA, CA19-9, CA125, CA153, TPS, dímero D, progesterona, prolactina, entre outros são os analitos sanguíneos não-genéticos identificados para viabilizar um produto para a identificação precoce do câncer de mama. Para tanto, o Grupo Fleury providenciará, mediante aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa e garantido proteção ao anonimato aos pacientes, o número inicialmente estimado de 30.000 prontuários contendo exames laboratoriais, laudos mamográficos (e/ou de ultrassonografia ou RM mamaria), laudos das biopsias excisionais de pacientes mulheres maiores de 18 anos admitidas na instituição para rastreamento, diagnostico e/ou monitoramento de CA de mama. Em posse destes dados, pretendemos desenvolver, testar e validar os modelos de Machine Learning, empregando os dados previamente destacados dos prontuários e dos exames de sangue, para determinar os melhores modelos preditivos. Em seguida, formular, testar e validar uma "janela máxima de predição diagnóstica", estabelecendo temporalmente o aparecimento dos primeiros indicadores de alteração mamária nos melhores modelos preditivos quando comparado ao diagnóstico (resultado mamográfico BI-RADS > 3 com posterior confirmação pela biópsia). Considerando a taxa de rastreamento atual no SUS (<15% da população alvo), em uma primeira aproximação, calculamos que poderíamos gerar uma economia de R$ 50 milhões/ano. Por acreditar na aceitação pelos médicos, na facilidade de incorporação desta inovação pelos laboratórios de analises clinicas e na economia potencialmente gerada ao sistema de saúde, entendemos que os custos de investimento para implantação/manutenção deste novo produto se justificariam. De forma disruptiva, pretendemos futuramente atender o segmento da população desassistido atualmente pelo programa de rastreamento - mulheres jovens, homens e municípios sem mamógrafos - além de ter o potencial de aumentar a adesão da população alvo atual no cumprimento de sua rotina de rastreamento diante da possibilidade da realização de um teste acessível e conveniente. (AU)