O neurocirurgião Denildo Veríssimo, do COP – Centro de Oncologia do Paraná, participa de uma equipe de cientistas brasileiros formada no Paraná com o objetivo de desenvolver uma metodologia que une Inteligência Artificial (IA) e espectrometria de massas, a qual poderá responder a diversos desafios da saúde pública, desde o diagnóstico de bactérias até a classificação de doenças do sistema nervoso central, incluindo tumores cerebrais.
Atualmente, o diagnóstico de algumas doenças do sistema nervoso central é realizado mediante técnicas de imagem que, muitas vezes, não conseguem definir a doença com precisão, tornando necessária a realização de biópsias – procedimento cirúrgico invasivo que envolve riscos de infecção e sangramento.
Um dos objetivos da equipe é identificar padrões proteicos das células brancas do sangue que possam oferecer no futuro a oportunidade de fazer o diagnóstico sem a necessidade de se realizar a biópsia.
Dr. Denildo Veríssimo destaca que a IA aprende a reconhecer padrões de milhares de espectros de massas, interpretando a “conversa” entre o sistema imunológico e a doença em questão. Algumas enfermidades requerem remoção cirúrgica, mas outras (como abcessos e toxoplasmose) podem ser tratadas com medicamentos. “No entanto, o diagnóstico muitas vezes pode exigir a obtenção de uma biópsia de forma cirúrgica, e é esta etapa que queremos eliminar.”
Análise com a IA será mais rápida, eficiente e precisa
O estudo para o diagnóstico de doenças do sistema nervoso central, que inclui cabeça e coluna, teve início há sete anos no Instituto Carlos Chagas – ICC. Os pesquisadores estudaram alterações nas vias moleculares quando comparadas com tumores cerebrais de alto e baixo grau. Os tumores de baixo grau são aqueles que tendem a crescer mais lentamente, possibilitando um melhor controle terapêutico. Já os de alto grau tendem a crescer e a se disseminar de forma mais rápida, apresentando uma resposta terapêutica pior.
Em uma segunda etapa do estudo, a equipe analisou a interação das células brancas (de defesa) com lesões do sistema nervoso central, não apenas tumores, mas também infecções e sangramentos.
A perspectiva é de que, no futuro, os padrões identificados possam ajudar a determinar o diagnóstico de lesões com base no perfil proteico de amostras de fácil acesso, como o sangue. “Com a Inteligência Artificial, conseguimos analisar essas informações de forma muito mais rápida, eficiente e precisa”, afirma o neurocirurgião, salientando, ainda, que é possível treinar o sistema para identificar as proteínas relacionadas à doença em diferentes tipos de material.
Dr. Denildo Veríssimo pesquisa a aplicação da metodologia no doutorado que realiza no Programa de Pós-graduação em Biociências e Biotecnologia da Fiocruz Paraná e faz parte do grupo de pesquisadores do Laboratório de Proteômica (estudo de proteínas) Estrutural e Computacional da Fiocruz-PR.
