Software desenvolvido em MS utiliza inteligência artificial para diagnóstico de câncer de mama

Pesquisadores da UCDB (Universidade Católica Dom Bosco) desenvolveram um software de inteligência artificial capaz de acelerar o diagnóstico do câncer de mama. O projeto teve apoio da Fundect (Fundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul).

O software, intitulado “Breast Cancer IA Application”, é capaz de identificar padrões genéticos que caracterizam o câncer de mama, bem como avaliar em qual estágio a doença se encontra.

Com um diagnóstico mais preciso, comparado aos métodos tradicionais, a ferramenta permite identificar a doença em seus estágios iniciais, antes mesmo do aparecimento de sintomas, aumentando as chances de cura.

“Sabe-se que o câncer de mama em seu local de origem não é capaz de levar ao óbito, mas, as suas formações metastáticas o fazem. Essas metástases acometem principalmente os pulmões, cérebro, fígado e ossos. Ao diagnosticar o câncer de mama precocemente, garante-se que as metástases não ocorreram e, portanto, extingue-se a possibilidade de óbito por esta causa”, destaca.

Etapas da pesquisa

O estudo contou com a contribuição de diversos estudantes bolsistas de Iniciação Científica, mestrandos e doutorandos. Os pós-graduandos estavam vinculados ao Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia da UCDB e os alunos de Iniciação Científica aos cursos de Biomedicina e Engenharia da Computação.

O software foi desenvolvido em linguagem Python e “R”, nos laboratórios de informática da Universidade. Nessa etapa foram utilizados bancos de dados mundiais, como o TCGA (The Cancer Genome Atlas) para identificar possíveis biomarcadores de câncer de mama.

Já para as análises in vitro, a coleta de amostras foi desenvolvida em ambiente hospitalar da Santa Casa de Campo Grande e do Hospital da Cassems (Caixa de Assistência dos Servidores de Mato Grosso do Sul).

O estudo prevê também a criação de um banco de amostras, que permitirá a validação dos resultados computacionais, bem como deverá potencializar o software em dados genéticos da população sul-mato-grossense e possibilitar a continuação desses estudos.