Sistema assistido por IA para diagnóstico e prognóstico precisos de tumores filódios de mama

O tumor filoide da mama (TP) é um tumor fibroepitelial raro, responsável por 1% a 3% de todos os tumores de mama, categorizado pela OMS em benigno, limítrofe e maligno, com base em características histopatológicas como borda do tumor, celularidade estromal, atipia estromal , atividade mitótica e crescimento excessivo do estroma. Os TP malignos representam 18%-25%, com alta recorrência local (até 65%) e taxas de metástases à distância (16%-25%). A PT benigna pode progredir para malignidade após múltiplas recorrências. Portanto, o diagnóstico precoce e preciso e a identificação de alvos terapêuticos são cruciais para melhorar os resultados e as taxas de sobrevivência.

Nos últimos anos, tem havido um interesse crescente na aplicação da inteligência artificial (IA) em diagnósticos médicos. A IA pode integrar informações clínicas, imagens histopatológicas e dados multiômicos para auxiliar no diagnóstico patológico e clínico, previsão de prognóstico e perfil molecular. A IA mostrou resultados promissores em diversas áreas, incluindo o diagnóstico de diferentes tipos de câncer, como câncer colorretal, mama câncer e câncer de próstata. No entanto, o TP difere do câncer de mama no diagnóstico e na abordagem do tratamento. Portanto, estabelecer um sistema baseado em IA para o diagnóstico preciso e a avaliação do prognóstico da PT é crucial para a medicina personalizada.

A equipa de investigação, liderada pelo Dr. Nie Yan, é uma das poucas na província de Guangdong e até a nível nacional, especializada em investigação de PT. Sua equipe tem conduzido pesquisas sobre a progressão maligna, mecanismos de metástase e marcadores moleculares para PT. A equipe identificou mecanismos-chave, como a diferenciação de fibroblastos em miofibroblastos, e o papel dos macrófagos associados ao tumor na promoção dessa diferenciação. Eles também identificaram marcadores moleculares, incluindo miR-21, α-SMA, CCL18 e CCL5, que são mais precisos na previsão do risco de recorrência tumoral em comparação com a classificação histopatológica tradicional.

O projeto coletou dados de alta qualidade de quase mil pacientes com PT de mama, incluindo imagens, histopatologia e dados de sobrevivência, e realizou sequenciamento do gene do transcriptoma em amostras de tecido. Eles pretendem construir um banco de dados multiômico abrangente para PT de mama e criar um modelo baseado em IA para diagnóstico precoce e previsão de prognóstico. Esta pesquisa tem o potencial de melhorar o diagnóstico e tratamento da TP mamária, abordar as disparidades no tratamento da TP mamária em diferentes regiões da China e contribuir para o desenvolvimento de novos alvos terapêuticos.