Uma equipa internacional de cientistas promete revolucionar o diagnóstico do cancro do colo do útero com uma abordagem inovadora em relação à citologia cervical, mais conhecida como teste de Papanicolau.  

O trabalho agora publicado na revista Nature, que contou com a participação de Fernando Schmitt, diretor da Unidade de Investigação RISE-Health e professor da Faculdade de Medicina da U.Porto (FMUP), demonstrou as vantagens de uma nova forma de análise automatizada de amostras de células do colo do útero com recurso à inteligência artificial, em comparação com o método tradicional de citologia clínica. O objetivo é avançar mais precocemente para tratamentos que salvam vidas.  

“A utilização da inteligência artificial na clínica permite avaliar as características celulares e classificá-las como normais ou anómalas”, explica Fernando Schmitt (RISE-Health/FMUP), reconhecido internacionalmente como uma das maiores referências mundiais nas áreas de citopatologia. 

De acordo com o especialista da RISE-Health, a automatização deste rastreio vem acelerar o diagnóstico de cancro do colo do útero, doença causada principalmente pela infeção por Papilomavírus Humano (HPV), transmitido por via sexual, e que representa 10% dos cancros nas mulheres.

Atualmente, as células colhidas são avaliadas no microscópio pelo olhar do profissional. O processo tem, no entanto, algumas desvantagens, como a subjetividade da interpretação e a variabilidade do resultado.  

De forma a dar resposta a esta problemática, este novo sistema de inteligência artificial aplicado à citologia tradicional é o primeiro que consegue, de forma completamente autónoma, fazer uma triagem das células anormais, permitindo um diagnóstico mais rápido, mais preciso e mais objetivo.  

“A automatização da citopatologia pode também detetar lesões precoces , acelerando e melhorando o diagnóstico do cancro”, esclarece o diretor da Unidade de Investigação RISE-Health.   

O novo método faz um “scan” das células e reconstrói, em tempo real, uma imagem em 3D que permite “ver” melhor as suas características. Depois, a plataforma utiliza algoritmos avançados para agrupar perfis semelhantes e identificar células anormais com maior exatidão, diminuindo o risco de erro humano. 

Esta abordagem com recurso à IA, já testado e validado com milhares de amostras de doentes reais, poderá agora ajudar profissionais e laboratórios de anatomia patológica, ao fornecer um “mapa visual” da classificação das células, o que constituirá uma mais-valia relativamente ao método convencional.  

Os autores do estudo partilham o entusiasmo e a vontade de implementar este novo método de diagnóstico na prática clínica, num futuro próximo, com ganhos previsíveis para os doentes, para os sistemas de saúde e para a qualidade de vida das populações à escala global.   

Espera-se que esta tecnologia possa estar acessível em vários países, constituindo-se como um importante instrumento na abordagem ao cancro do colo do útero, que continua a afetar mulheres em todo o mundo. Os sintomas de alerta incluem hemorragia vaginal anormal, aumento do corrimento vaginal, dor pélvica e dor durante as relações sexuais.  

Intitulado “Clinical-grade autonomous cytopathology through whole-slide edge tomography”, este trabalho de investigação contou também com cientistas, hospitais e empresas de referência do Japão, China e  EUA.