Tomografia Computadorizada para Diagnóstico de COVID-19 (STOIC)

O surto do novo coronavírus SARS-CoV-2, inicialmente com epicentro na China e responsável pela pneumonia COVID-19, espalhou-se agora para a França, com 7730 casos confirmados e 175 mortes até 17 de março. O diagnóstico baseia-se na identificação do RNA viral por reação em cadeia da polimerase com transcrição reversa (RT-PCR), mas a sua positividade pode ser atrasada. Uma série baseada em 1014 pacientes chineses relatou maior sensibilidade para a TC, com um intervalo médio entre os resultados negativos iniciais e positivos da RT-PCR de 5,1 ± 1,5 dias (PMID: 32101510). Além disso, obter resultados de RT-PCR requer várias horas, o que é problemático para a triagem de pacientes.

A TC torácica pode permitir a deteção precoce da COVID-19, especialmente quando realizada mais de 3 dias após o início dos sintomas. É importante distinguir entre a COVID-19 e causas bacterianas de infeção pulmonar, o que requer experiência em imagiologia torácica. Assim, é importante identificar critérios de diagnóstico de TC fiáveis baseados na avaliação visual, e também desenvolver soluções baseadas em aprendizagem profunda para diagnóstico positivo precoce que possam ser usadas por leitores menos experientes, num contexto de grande epidemia.

Vários fatores de risco para mau prognóstico já foram identificados, como idade avançada, comorbilidades ou um nível elevado de dímero D na apresentação (PMID: 32171076). Anormalidades extensas na TC estão ligadas a mau prognóstico, mas alguns pacientes pioram secundariamente apesar de anormalidades não extensas na primeira avaliação, destacando a necessidade de previsão de agravamento com base nos achados de imagiologia iniciais. Por fim, atualmente não existe nenhum medicamento com eficácia comprovada para pacientes com síndrome de angústia respiratória aguda, cujo tratamento depende de ventilação mecânica e cuidados de suporte. Alguns hipotetizaram que o Remdesivir, uma terapia antiviral, poderia ser eficaz (PMID: 32147516), com ensaios randomizados em curso realizados na China e nos EUA. Ferramentas automatizadas que permitam quantificar a extensão da doença na TC seriam desejáveis para avaliar a eficácia de novos tratamentos.

É necessário construir um grande conjunto de dados de imagens de TC para identificação de critérios de TC precisos e desenvolvimento de soluções baseadas em aprendizagem profunda para diagnóstico, quantificação e estimativa de prognóstico.

O objetivo deste projeto é triplo: (i) criar um repositório de base de dados aberto multicêntrico sobre tomografias computorizadas relativas à COVID-19, (ii) criar um protocolo de anotação multiexperto com diferentes níveis de anotações que descrevam a gravidade da doença, (iii) permitir o desenvolvimento de soluções de auxílio computacional não proprietárias (academia e indústria) para quantificação automática da doença e prognóstico através do uso dos mais recentes avanços no campo da inteligência artificial.

Para os pacientes, a validação de critérios de diagnóstico fiáveis permitirá a deteção precoce da doença e uma melhor distinção com outras potenciais causas de sintomas respiratórios agudos, que requerem um tratamento específico, como a broncopneumonia bacteriana. Contribuirá para uma padronização dos cuidados, bem como para um acesso igualitário ao diagnóstico e tratamento para toda a população.

O benefício para a saúde pública será o acesso ao diagnóstico por TC da COVID-19 independentemente da disponibilidade de experiência local em imagiologia torácica. A possibilidade de antecipar a necessidade de ventilação, com base nos escores de gravidade de TC desenvolvidos, também terá um impacto positivo na gestão dos pacientes, especialmente no contexto de um fluxo massivo de pacientes, como esperado no pico da epidemia. Este projeto permitirá avaliar a proporção de pacientes suscetíveis de apresentar sequelas respiratórias, com base na gravidade e extensão das anormalidades pulmonares na fase aguda da doença.

A disponibilidade de ferramentas de quantificação automatizada ajudará a avaliar a eficácia do tratamento se novas abordagens terapêuticas forem desenvolvidas.

Por fim, as ferramentas desenvolvidas para diagnóstico precoce, avaliação da gravidade e previsão de resultados podem revelar-se úteis se ocorrer outra pandemia viral no futuro. De facto, o surto de SARS-CoV-2 foi precedido por surtos de SARS e MERS causados por outros coronavírus.