Em cirurgias de tumor, a detecção e remoção oportunas de tecido tumoral residual sempre foram um desafio na medicina, especialmente em cirurgias de tumor cerebral e outros cânceres sólidos. Apesar dos avanços contínuos na tecnologia médica, o tumor residual ainda afeta o prognóstico, a qualidade de vida dos pacientes e impõe uma enorme pressão nos sistemas de saúde. Nos Estados Unidos, os procedimentos corretivos e tratamentos subsequentes devido a tumores residuais custam mais de US$ 1 bilhão anualmente.
Nota da fonte: A imagem foi gerada por IA, fornecida pela Midjourney.
Para resolver esse problema, uma equipe de pesquisa da Universidade de Michigan e da Universidade da Califórnia, San Francisco, desenvolveu uma ferramenta de diagnóstico de inteligência artificial chamada FastGlioma. Essa tecnologia inovadora fornece informações de diagnóstico em tempo real durante a cirurgia, ajudando os cirurgiões a identificar e remover tumores cerebrais em segundos.
Durante a cirurgia, se houver suspeita de glioblastoma difuso no paciente, o cirurgião coleta amostras do tecido da margem cirúrgica. Usando um sistema de imagem SRH portátil, os técnicos podem obter rapidamente imagens microscópicas na sala de cirurgia por meio de uma simples operação na tela sensível ao toque. As amostras cirúrgicas frescas são colocadas diretamente em lâminas de microscópio personalizadas, sem necessidade de um processo de preparação de tecido demorado.
O sistema FastGlioma utiliza uma tecnologia avançada de histologia Raman estimulada, capaz de analisar amostras cirúrgicas frescas e não processadas de forma rápida e com alta resolução. De acordo com pesquisas, o FastGlioma pode identificar tecidos tumorais residuais em apenas 10 segundos, com uma precisão de até 92%, superando em muito os métodos tradicionais de imagem e detecção de fluorescência. Em comparação com a taxa de detecção de tumores residuais de até 25% dos métodos tradicionais, o FastGlioma reduziu a taxa de detecção não realizada para apenas 3,8%. Essa melhoria significativa indica uma melhoria nos resultados da cirurgia e no aumento da taxa de sobrevivência dos pacientes.
Além disso, a tecnologia subjacente do FastGlioma é derivada de modelos de base visual semelhantes ao GPT-4 e DALL-E, treinados com mais de 11.000 amostras cirúrgicas e 4 milhões de campos microscópicos exclusivos, capazes de se adaptar a diferentes populações de pacientes e ambientes médicos. A interface do sistema é amigável e os cirurgiões podem obter insights imediatos e acionáveis durante a cirurgia, melhorando a eficiência da tomada de decisões.
O potencial de aplicação do FastGlioma não se limita ao glioblastoma; os pesquisadores acreditam que essa tecnologia pode ser expandida para outros tipos de tumores cerebrais. No futuro, a equipe espera expandir o FastGlioma para áreas como câncer de pulmão, câncer de próstata, câncer de mama e câncer de cabeça e pescoço. Se bem-sucedido, isso pode iniciar uma nova era na oncologia cirúrgica.
Destaques:
1. 🧠 FastGlioma é uma ferramenta de IA que pode identificar tumores cerebrais residuais em tempo real durante a cirurgia, melhorando a precisão da cirurgia.
2. ⏱️ O sistema detecta resíduos tumorais em 10 segundos, com precisão de até 92%, reduzindo significativamente a taxa de detecção não realizada.
3. 🌍 O FastGlioma será expandido para outros tipos de câncer no futuro, ajudando a melhorar a cirurgia de câncer em todo o mundo.