UTILIZAÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA IDENTIFICAR BIOMARCADORES COM INTUITO DE OTIMIZAR O TRATAMENTO DE PACIENTE COM LEUCEMIA MIELOIDE AGUDA

• Published in: Hematology, Transfusion and Cell Therapy Vol. 46; pp. S1095 - S1096
• Main Authors: Silva, GNR, Fiorillo, AFM, Paiva, APM, Rodrigues, MZ, Rodrigues, JAGG, Gutierres, GP, Oliveira, LS, Carvalho, LD, Glória, GHSA, Rêgo, DFB
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Elsevier España, S.L.U 01.10.2024; Elsevier
• ISSN: 2531-1379
• DOI: 10.1016/j.htct.2024.09.1919

Os algoritmos de Inteligência Artificial (IA) estão revolucionando a medicina, especialmente no diagnóstico e tratamento da leucemia mieloide aguda (LMA). Esses cânceres hematológicos exigem diagnósticos precisos, e o uso da IA se mostra promissor na identificação, classificação e prognóstico da LMA, ao possibilitar maior personalização do tratamento. A utilização de biomarcadores genéticos da doença é um exemplo de como a IA pode aumentar a especificidade e rapidez na abordagem terapêutica. Analisar a literatura científica sobre os benefícios do uso da IA a fim de propor condutas mais personalizadas e assertivas no tratamento de pacientes com LMA, por meio da utilização de biomarcadores genéticos. Trata-se de uma revisão de literatura construída a partir de uma pesquisa abrangente de artigos disponíveis gratuitamente nas bases de dados acadêmicos: Pubmed, Scielo e Google Acadêmico, publicados em inglês, espanhol e português. Os termos de pesquisa utilizados incluíram combinação de palavras-chave: “Inteligência Artificial”, “Aprendizado de máquina”, “Leucemia Mieloide Aguda”, “Neoplasias”. Foram encontrados 92 artigos, dos quais 71 foram descartados por não se adequarem à temática da pesquisa. Após a análise da literatura disponível, o aprendizado da IA tem crescido exponencialmente no cenário atual, impulsionado pelo acesso a ensaios clínicos, dados de pacientes, diagnósticos e tratamentos. Estudos como Módulo Multimodal (MOM) e PETHEMA/GEM-CESAR são fundamentais para a aplicação da IA, pois buscam otimizar as estratégias terapêuticas com base em dados de triagem, de análise clínica e do tratamento de câncer. A LMA é um câncer heterogêneo que afeta os precursores das células da medula óssea que invadem o sangue periférico com características citogenéticas ou mutacionais. Sendo uma doença com alta letalidade dentro de cinco anos do diagnóstico. Com isso, a medicina personalizada busca eficácia nas terapias em cada paciente, contudo na execução, atualmente, devido aos altos recursos e à complexidade, é uma tarefa difícil. A partir disso, as IAs tornam-se ferramentas importantes para tal finalidade, devido à alta capacidade de análise de dados para uma terapia personalizada. Nos pacientes com LMA, a automatização pode trazer maior rapidez e precisão ao diagnóstico. Como exemplo, a identificação acelerada do genótipo FLT3 proteico, possibilita introduzir um tratamento específico para esses pacientes de forma antecipada. Os modelos clínicos utilizam métodos para associar biomarcadores individuais, que são identificados por métodos imunohistoquímicos e cariótipos, ao tratamento específico, para direcionar e relacionar a sensibilidade do medicamento à genética do paciente. A necessidade da utilização de IA está além da facilidade no diagnóstico, como também no aumento de novos medicamentos pela indústria farmacêutica, com influência para sensibilidade e resistência. No futuro, para buscar otimização no prognóstico, o uso das IAs deve ocorrer juntamente com o desenvolvimento dos tratamentos mais específicos para LMA, sendo correlacionado com os biomarcadores, além de explorar o papel da inibição de FLT3. Contudo, os estudos pautados nesse tema ainda são escassos e muito recente, necessitando de evidências que pautem o uso dessa tecnologia na prática médica, além da necessidade de uma extensa quantidade de dados para melhor funcionamento.