Um jovem pesquisador do curso de Ciências da Computação da Unesp de Rio Preto desenvolveu um sistema computacional capaz de diagnosticar e classificar com até 99% de precisão os linfomas não Hodgkin, tipo de tumor maligno que ataca o sistema linfático. O estudo, baseado na análise de imagens obtidas em laboratório, foi publicado na revista científica Expert Systems with Applications. Guilherme Botazzo Rozendo, que se dedica ao tema desde a graduação, está produzindo tese de doutorado na Universidade de Bolonha, na Itália. Por meio do programa de intercâmbio, ele compartilha conhecimento com outros cientistas e discute o aprimoramento da técnica.

“Quando o câncer acomete um tecido, ele provoca desorganização das células. Cada tipo de linfoma não Hodgkin tem um padrão de desorganização. Hoje essas características são analisadas por meio da biópsia, ou seja, coleta de uma amostra da lesão para estudo em microscópio. Só que as desorganizações celulares, que formam texturas, podem ser tão sutis que o especialista pode ter dificuldade em identificar o tipo de linfoma. A tecnologia então atua como uma aliada, possibilitando o diagnóstico mais preciso e, consequentemente, contribuindo para o sucesso do tratamento”, explica Rozendo.

Desenvolvido com a orientação do professor Leandro Alves Neves, do Departamento de Ciências de Computação e Estatística do Ibilce, o método consiste em aplicar um cálculo matemático conhecido como entropia amostral para medir o grau de desordem das células - técnica que até então não havia sido aplicada para o estudo desse tipo de tumor. A pesquisa focou em três tipos de linfomas não Hodgkin: Leucemia Linfoide Crônica, Linfoma Folicular e Linfoma de Células do Manto.

“Transformamos aquilo que é originalmente visual em uma análise quantitativa. O estudo demonstrou resultados precisos mesmo com amostras submetidas a ruídos, ou seja, sujeiras que interferem na análise. Aplicado em três condições diferentes, com 20%, 40% e 80% de ruídos no tecido analisado, nas duas primeiras condições foi possível obter a classificação precisa do tipo de tumor”, explica o professor.

Em laboratório, as amostras são tingidas com corantes para evidenciar as estruturas e torná-las mais visíveis no microscópio. Já a análise computacional dispensa a coloração. A pesquisa de Rozendo teve como base o mapeamento de 30 amostras de tumores malignos disponíveis em banco de imagem público.

Esperança

Segundo o Ministério da Saúde, o número de casos de LNH duplicou nos últimos 25 anos. Famosos como Edson Celulari, Reynaldo Gianecchini e a ex-presidente Dilma Rousseff tiveram a doença diagnosticada. Somente na região de Rio Preto, ele foi responsável por 216 mortes nos últimos dez anos – a região fica atrás apenas de São Paulo e Campinas em número de mortes. O Instituto Nacional do Câncer estima 12 mil novos casos desse tumor por ano no Brasil.

“Hoje os hospitais têm uma demanda alta de biópsias para analisar e poucos especialistas disponíveis nos laboratórios. O objetivo é que a técnica computacional possa auxiliar os cientistas em três situações: no reconhecimento prévio do subtipo de linfoma, quando há análises que geram dúvidas e para uma segunda leitura da biópsia, como forma de confirmar o diagnóstico. Qualquer erro no processo de diagnóstico pode acarretar consequências danosas”, completa Neves.

O próximo passo da pesquisa é expandir o número de amostras analisadas e incluir outras classes de linfomas.

É possível que a mesma técnica possa ser aplicada no diagnóstico de outras patologias, como Covid-19 e câncer de colorretal, por exemplo. O grupo de estudo avalia a capacidade do cálculo aplicado.