O melanoma é uma forma agressiva de câncer de pele que pode levar à morte se diagnosticada de forma tardia, especialmente devido às suas características metastáticas.

Apesar de a sua incidência ser menor quando comparada a outros tipos de câncer de pele, um crescimento no número de casos dessa doença tem preocupado médicos ao redor do mundo.

A exposição solar contribui para o desenvolvimento do melanoma

Esse aumento nos diagnósticos de melanoma pode ser explicado pela maior exposição à luz solar sem proteção da população. Os raios solares são compostos por raios ultravioletas (UVs) que danificam o DNA das células, podendo levar ao desenvolvimento de câncer de pele caso a exposição seja recorrente e sem proteção adequada.

A busca por peles cada vez mais bronzeadas deixa de lado cuidados básicos com esse órgão tão importante, como o uso de filtros solares. Embora proibidas no Brasil, as câmaras de bronzeamento artificial também são fortes responsáveis pelo desenvolvimento de câncer de pele. Estes equipamentos possuem, inclusive, alta capacidade carcinogênica, classificados no mesmo patamar do cigarro, segundo a OMS.

Nesse sentido, dados recentes do Instituto Nacional do Câncer (INCA) apontam também para um crescimento no número de casos de melanoma em mulheres (antes dos 50 anos). Este é um dado significativo, já que esta doença possui um perfil de maior ocorrência em homens quando comparado à população feminina.

Desenvolvimento de novas tecnologias para diagnóstico

É latente a necessidade de avanço na medicina diagnóstica do câncer (especialmente no câncer de pele) que propiciem a detecção precoce da doença e que direcionem tratamentos mais efetivos.

Diversos estudos vêm sendo desenvolvidos com o intuito de identificar novos biomarcadores para o câncer do tipo melanoma. No entanto, tecnologias que consigam realizar uma triagem antes mesmo da análise por biópsia são fundamentais para o diagnóstico precoce.

Cientistas desenvolvem inteligência artificial (IA) para diagnosticar câncer de pele

O desenvolvimento de novas tecnologias que utilizam IA está cada vez mais presente em diversos setores econômicos e no dia-a-dia da população. E com a área da patologia não é diferente. A tecnologia de IA combina programas de computador e algoritmos que conseguem executar tarefas que, normalmente, exigiriam a inteligência humana, como análises visuais, por exemplo.

Em um pioneiro estudo científico, cientistas desenvolveram uma plataforma digital para ajudar no diagnóstico do câncer de pele. Para tal feito, foi necessária a construção e treinamento da IA presente na plataforma para identificar e classificar um conjunto de imagens não identificadas de lesões pigmentadas da pele que haviam sido diagnosticadas clinicamente como melanoma ou não melanoma.

As análises realizadas pela plataforma foram avaliadas por um grupo de dermatologistas especialistas na área e comparadas com suas respectivas avaliações. Os resultados foram surpreendentes, sugerindo que a combinação da plataforma de IA com a avaliação a olho nu dos dermatologistas aumentou a precisão geral dos diagnósticos. O estudo apoia o uso da IA como parte de uma estratégia eficiente de avaliação de lesões para reduzir o tempo e os gastos no diagnóstico de lesões de pele, reduzindo os atrasos no tratamento.

Apesar de inovadora, a tecnologia ainda está em desenvolvimento!

Os resultados são realmente muito otimistas, mas é preciso ter cautela e segurar a empolgação. Em outro estudo científico, pesquisadores destacam que o uso de IA para diagnóstico do câncer de pele ainda necessita de mais validações.

O banco de imagens e os dados de acompanhamento de pacientes ainda não são totalmente suficientes para o treinamento das plataformas. Existem poucas imagens em peles escuras, por exemplo. Embora o câncer de pele seja mais raro nesse tipo de pele, há evidências científicas de que aqueles que o desenvolvem podem ter uma doença mais grave e com pior prognóstico.

Além disso, o diagnóstico de câncer de pele normalmente é feito por meio de uma foto da lesão ou com o auxílio de uma fotografia tirada utilizando um equipamento especial, chamada dermatoscópio. A grande questão é que os conjuntos de dados disponíveis não abrangem os dois métodos de captura de imagens, faltando informações relevantes para o aprendizado da máquina.

Os próximos passos são justamente ampliar este cenário, com a inclusão de uma fonte de dados heterogênea que consiga abranger de forma mais ampla os diferentes tipos de pele. Assim, em um futuro próximo poderá ser possível atingir uma alta eficiência e precisão diagnóstica pela IA.

O diagnóstico pela IA servirá com uma importante ferramenta de triagem

É necessário esclarecer que a inclusão desse tipo de tecnologia não visa substituir a análise crítica do médico especialista e nem os exames patológicos de referência.

Na verdade, estes estudos visam desenvolver novas ferramentas que atuem em consonância com os métodos diagnósticos atuais. As IAs podem ser excelentes metodologias de triagem, definindo casos que necessitam de atenção médica e tratamento com urgência.

Assim, será possível melhorar o diagnóstico precoce de doenças como o melanoma, especialmente em áreas urbanas e rurais em que os pacientes possuem acesso limitado aos dermatologistas.

Nós, do Grupo iNova Patologia, assumimos o compromisso de trazer informações relevantes e de qualidade sobre o que há de mais moderno e atual na área de oncologia.

Referência:

1. García-Silva, S., Benito-Martín, A., Nogués, L. et al. (2021). Melanoma-derived small extracellular vesicles induce lymphangiogenesis and metastasis through an NGFR-dependent mechanism. Nat Cancer.
2. INCA – Instituto Nacional de Câncer. Câncer de pele melanoma. (2021). Brasil. Disponível em: https://www.inca.gov.br/tipos-de-cancer/cancer-de-pele-melanoma.

Willingham Jr, M. L., Spencer, S. Y., Lum, C. A., Sanchez, J. M. N., Burnett, T., Shepherd, J., & Cassel, K. (2021). The potential of using artificial intelligence to improve skin cancer diagnoses in Hawai ‘i’s multiethnic population. Melanoma research.

Wen, D., Khan, S. M., Xu, A. J., Ibrahim, H., Smith, L., Caballero, J., ... & Matin, R. N. (2021). Characteristics of publicly available skin cancer image datasets: a systematic review. The Lancet Digital Health.