Saúde | Pesquisa desenvolvida em parceria pelos PPGs Odontologia e Computação encontra na tecnologia uma maneira de rastrear a doença, que registra mais de 15 mil casos anualmente no Brasil
*Foto: Marcação de células, núcleos e aglomerados celulares a partir do reconhecimento do sistema Papanicolau Slide – Image Examiner (Divulgação)
O câncer oral tem cura, desde que diagnosticado cedo. É o que afirma Pantelis Varvaki Rados, professor do Programa de Pós-graduação em Odontologia da UFRGS e coordenador de um projeto de pesquisa voltado ao desenvolvimento de modelos para investigar a suspeita inicial do câncer de boca. Usando a inteligência artificial (IA), os profissionais contam com uma ferramenta tecnológica que ajuda a identificar marcadores celulares que mostrem o risco de desenvolvimento da doença antes mesmo do surgimento de lesões mais graves.
O câncer de cavidade oral representa um dos 10 tipos mais recorrentes no país, sendo que a estimativa é de que mais de 15 mil novos casos sejam diagnosticados por ano, segundo estudo do Instituto Nacional de Câncer (INCA). O mesmo estudo mostra que mais de 6 mil pessoas morrem anualmente no Brasil em decorrência da doença. O uso de tabaco e álcool são os principais fatores para o desenvolvimento da enfermidade, além de higiene bucal inadequada, exposição excessiva ao sol (especialmente para câncer labial) e infecção pelo vírus HPV.
A pesquisa coordenada por Pantelis foi dividida em duas fases. A primeira realizou a contagem manual de regiões dos cromossomos ligadas à multiplicação celular, chamadas de regiões organizadoras nucleolares (NORs). Quando as NORs aumentam em número, isso indica que a célula pode estar sob influência de agentes carcinogênicos Substâncias, organismos ou agentes capazes de causar câncer ,tornando-se um biomarcador útil para a triagem de risco.
A contagem das NORs foi feita célula por célula pelos pesquisadores a partir de lâminas Plaquinhas, utilizadas em microscopia, onde se colocam as amostras biológicas (neste caso, células da mucosa bucal coletadas por raspagem) para serem analisadas no microscópio citológicas coletadas ao longo dos anos. Isso serviu para estabelecer um padrão de referência confiável, a partir do qual seria possível comparar a performance por meio de um sistema automatizado.
“A célula marcada com maior número de NORs está em maior proliferação. E aí está pronto o caminho para, daqui a pouco, aparecer uma alteração inicial do câncer”
Pantelis Varvaki Rados
Para realizar a contagem, foi usada, inicialmente, uma técnica específica de coloração com prata. Essas regiões do núcleo celular só se tornam visíveis com esse tipo de marcação – sem esse processo, as NORs passam despercebidas sob o microscópio. “As regiões organizadoras nucleolares aumentam de número quando a célula sofre impacto de agentes cancerígenos. Mas elas só aparecem com a marcação por prata. Por isso o nome AgNOR: ‘Ag‘ vem de prata na tabela periódica”, explica Pantelis.
Na segunda fase, a Inteligência Artificial foi utilizada como ferramenta de automatização de análise das lâminas citológicas. As imagens dessas lâminas, digitalizadas previamente, foram processadas pelo sistema AgNOR Slide-Image Examiner, treinado para identificar e contar automaticamente as regiões AgNOR em cada núcleo celular.
Dentre os resultados alcançados, o estudo destaca a alta concordância entre humano e sistema. Por outro lado, a principal diferença entre humanos e IA foi evidenciada: o tempo de trabalho. Com o uso da IA, a realização da análise desta pesquisa caiu de 67 horas para 20 minutos.
Ainda assim, Pantelis explica que a IA não substitui o especialista humano, mas acelera o processo e permite triagens em larga escala com mais eficiência. O sistema identifica alterações citológicas suspeitas e, então, o humano atua como validador e condutor do diagnóstico clínico – isto é, os processos se complementam.
“A gente vai ter um volume alto de pessoas com parâmetros citológicos analisados… Saiu do padrão, o humano revisa e avalia o paciente de forma individualizada”
Pantelis Varvaki Rados
Resultados
O principal achado da pesquisa, e um dos marcos do estudo, foi a média estatística de 3,69 AgNORs por núcleo celular. Esse ponto de corte foi definido como o número que, caso encontrado em uma amostra, deve ser considerada suspeito. O índice não é um diagnóstico definitivo, mas um indicador de risco aumentado.
A lógica é semelhante à de outros parâmetros clínicos, como pressão arterial ou glicemia: um valor acima do esperado acende o sinal de alerta. “Esse número é mais ou menos como a pressão 13 por 8. Se estiver acima disso, esse paciente precisa ser observado com mais atenção”, explica Pantelis.
Além da coloração com prata para visualização dos AgNORs, o estudo também incorporou outro método conhecido e amplamente utilizado na saúde pública: a coloração de
Papanicolau Exame ginecológico preventivo que avalia as células do colo do útero para detectar alterações que possam indicar câncer ou outras doenças , comum em exames ginecológicos. No contexto da pesquisa, ela foi adaptada para identificar alterações morfológicas em células da mucosa bucal.
A vantagem está no custo: enquanto os reagentes com prata podem custar milhares de reais, o método de Papanicolau é muito mais acessível e viável para unidades básicas de saúde. “Um pote de prata custa cerca de 3 mil reais. O reagente do Papanicolau tem um valor bem mais baixo e viável para adquirir”, compara o professor.
Para Pantelis, a maior promessa do projeto é permitir que exames simples, acessíveis e rápidos ajudem a mapear o risco individual de pacientes. A proposta não substitui exames clínicos nem biópsias, mas oferece uma nova forma de triagem e vigilância em saúde pública.
“A citopatologia é uma ferramenta de prospecção. A ideia é identificar quem está em risco maior para desenvolver o câncer e acompanhar essa pessoa de perto”
Pantelis Varvaki Rados
Desafios e futuro
Apesar dessas conquistas, o projeto também enfrentou barreiras. Desenvolvido durante a pandemia da covid-19, o trabalho exigiu criatividade para contornar o distanciamento social, escassez de recursos e o impacto emocional de seguir produzindo ciência em tempos de crise. Ao falar sobre isso, o professor Pantelis lembra do caminho percorrido pelo grupo:
“A melhor coisa que a gente tem aqui na Universidade são as nossas cabeças. Trabalhamos em plena pandemia, com pouco recurso, e mesmo assim conseguimos levantar um modelo novo em pouco mais de um ano”
Pantelis Varvaki Rados
Além da falta de verbas robustas, há outras barreiras técnicas e estruturais, como a ausência de um escâner de lâminas, equipamento que poderia automatizar ainda mais o processo. Outro entrave é o desafio logístico de expandir o modelo para diferentes centros de pesquisa.
O grupo, agora, busca cruzar os dados clínicos dos pacientes com os dados citológicos coletados, ampliando o poder preditivo da ferramenta. A ideia é, no futuro, aplicar a inteligência artificial para rastrear grupos de risco em larga escala, especialmente em unidades básicas de saúde.
Parceria
A linha de pesquisa sobre citopatologia Ramo da patologia que estuda as células isoladas ou em pequenos agrupamentos, principalmente para a detecção de doenças, como infecções, inflamações, alterações pré-malignas e câncer bucal é antiga na UFRGS, iniciada por volta de 1992. A proposta era adaptar, para a boca, técnicas consolidadas no diagnóstico precoce de câncer de colo de útero. Por conta da pandemia de covid-19, o processo de associação com IA foi acelerado em parceria com o Instituto de Informática.
A aliança com o Instituto de Informática da UFRGS foi decisiva para o desenvolvimento desse sistema inteligente, um dos primeiros no Brasil a utilizar inteligência artificial para a leitura automática de lâminas citológicas na detecção precoce do câncer de boca. “A pandemia foi um período em que a gente conseguiu avançar muito na parte celular, porque se tinha um acervo grande de lâminas”, conta Pantelis.
Mesmo com as dificuldades, o pesquisador reforça que a união de diferentes áreas do conhecimento e a dedicação de estudantes e professores foram decisivas para fazer o projeto avançar. E mais do que isso: mostrar que ciência de qualidade se faz com coragem, colaboração e uma boa dose de resistência.
Artigo: Cytopathological quantification of NORs using artificial intelligence to oral cancer screening
Autores: Tatiana Wannmacher Lepper, Luara Nascimento do Amaral, Ana Laura Ferrares Espinosa, Igor Cavalcante Guedes, Maikel Maciel Rönnau, Natália Batista Daroit, Alex Nogueira Haas, Fernanda Visioli, Manuel Menezes de Oliveira Neto, Pantelis Varvaki Rados
Unidades: Programa de Pós-graduação em Odontologia – Faculdade de Odontologia e Programa de Pós-graduação em Computação – Instituto de Informática
