Uma equipa de investigadores do INESC TEC, do Netherlands Cancer Institute (NKI) e do IMP Diagnostics acabam de publicar na prestigiada npj Digital Medicine (uma publicação do grupo Nature) um estudo relevante para o futuro do diagnóstico em cancro da mama. Em causa está a análise de vários trabalhos de coloração virtual, que recorrem a técnicas avançadas de inteligência artificial (IA) e poderão permitir aos profissionais de saúde tornar os diagnósticos moleculares mais precisos e rápidos, facilitando o início de tratamentos personalizados. Os benefícios são, por isso, óbvios para os doentes oncológicos com cancro da mama.
Doentes esses que são muitos, tal como indicam os dados da Liga Portuguesa contra o Cancro, que mostram que são diagnosticados, anualmente, cerca de 9 mil novos casos de cancro da mamã em Portugal. E como é feito, atualmente, o diagnóstico? Envolve várias etapas que pretendem, tanto quanto possível, detetar a doença precocemente, confirmar a presença de tumores malignos e adequar o tratamento. É neste processo que é feita, desde logo, a análise do tecido, utilizando a denominada coloração Hematoxilina e Eosina (H&E), que é o passo inicial para se perceber a morfologia do tecido, mas não os biomarcadores moleculares.
Uma das formas mais usadas para identificar esses biomarcadores em cancro da mama é através da técnica imunohistoquímica (IHQ) que permite verificar se certos recetores ou proteínas estão presentes em células tumorais. Isto ajuda a determinar o tipo de cancro e a orientar o tratamento, mas exige vários cortes de tecidos consecutivos e requer várias horas de preparação e análise.
Foi então, nesse sentido, que a equipa de investigadores do INESC TEC, do NKI e do IMP Diagnostics decidiram explorar esta nova abordagem – a coloração virtual – que recorre a técnicas avançadas de inteligência artificial como forma de usar apenas uma amostra de tecido com coloração H&E para transformar virtualmente essa imagem em IHQ, sem ser necessário o processo físico de coloração.
“Este novo estudo apresenta uma revisão abrangente das técnicas mais atuais para gerar estas colorações virtuais. Além de explicar as principais abordagens utilizadas, também realizámos um estudo comparativo inédito, avaliando o desempenho dos diferentes modelos de IA em dois conjuntos de dados públicos utilizados em investigação sobre cancro da mama”, explica Jaime Cardoso, investigador do INESC TEC.
A investigação já se encontra publicada numa das mais prestigiadas publicações da ciência mundial, a npj Digital Medicine, e será um recurso valioso para investigadores e clínicos que procuram compreender as técnicas de coloração virtual para o cancro da mama ou desenvolver os seus próprios modelos, garante Sara Oliveira, investigadora de pós-doutoramento no NKI. “A coloração virtual tem ganho bastante interesse na comunidade de patologia computacional nos últimos anos, com modelos a serem desenvolvidos para diferentes aplicações, e este estudo permite uma visão alargada do estado da arte, dando ainda uma ideia do nível de performance de várias metodologias”, acrescenta a investigadora.
A alta prevalência do cancro da mama torna a investigação nesta área extremamente relevante, não só por ser essencial para reduzir o número de casos e mortes, mas também para direcionar o tratamento de forma mais eficaz.
Nesse sentido, Diana Montezuma Felizardo, médica anatomopatologista e investigadora do IMP Diagnostics, adianta que “a coloração virtual poderá vir a transformar a forma como analisamos os tumores da mama, permitindo explorar informação essencial sem recorrer a exames adicionais, com mais rapidez e menor custo, o que pode ter um impacto real na vida dos doentes”.
Os autores explicam que vários modelos de última geração já conseguem realizar essa tradução imagem-a-imagem com alta precisão, mantendo as informações clínicas importantes da imagem original. A maioria utiliza uma tecnologia chamada redes adversariais generativas (GANs), mas estão já a surgir alternativas, nomeadamente modelos baseados em difusão – a mesma tecnologia que alimenta alguns geradores de imagens por IA.
Na investigação, coube ao INESC TEC a co-supervisão técnica do estudo, enquanto a equipa do IMP Diagnostics foi responsável pela parte clínica do mesmo e o NKI teve a seu cargo a revisão de literatura e estudo de comparativo.
O artigo “H&E to IHC virtual staining methods in breast cancer: an overview and benchmarking” pode ser consultado em https://www.nature.com/articles/s41746-025-01741-9.
Notícias, atualidade, curiosidades e muito mais sobre o INESC TEC e a sua comunidade!
