AI-EBUS-Elastografia para estadiamento LN (AI-EBUS-E)

Antes de qualquer decisão de tratamento ser tomada para pacientes com câncer de pulmão, é crucial determinar se o câncer se espalhou para os gânglios linfáticos no tórax. Tradicionalmente, isso é determinado pela coleta de amostras de biópsia desses linfonodos, usando o procedimento de aspiração por agulha transbrônquica por ultrassom endobrônquico (EBUS-TBNA). Infelizmente, em 40% das vezes, os resultados do EBUS-TBNA não são informativos e decisões de tratamento erradas são tomadas. Existe, portanto, uma necessidade reconhecida de uma melhor maneira de determinar se o câncer se espalhou para os gânglios linfáticos no peito. Os pesquisadores acreditam que a elastografia, uma tecnologia de imagem recentemente descoberta, pode atender a essa necessidade. Neste estudo, os pesquisadores estão propondo determinar se a elastografia pode diagnosticar câncer nos gânglios linfáticos. A elastografia determina a rigidez do tecido nas diferentes partes do linfonodo e gera um mapa de cores, onde a parte mais rígida do linfonodo aparece em azul e a parte mais mole em vermelho. Foi proposto que, se um linfonodo for predominantemente azul, então ele contém câncer, e se for predominantemente vermelho, então é benigno. Para estudar isso, os pesquisadores projetaram um experimento em que os gânglios linfáticos são visualizados por EBUS-Elastografia e as imagens são posteriormente analisadas por um algoritmo de computador usando Inteligência Artificial. O algoritmo será treinado para ler as imagens primeiro e depois prever se essas imagens mostram câncer no linfonodo. Para avaliar o sucesso do algoritmo, os investigadores irão comparar suas previsões com os resultados da patologia das biópsias de linfonodos ou espécimes cirúrgicos.