Inteligência artificial detecta osteoartrite anos antes que ela se desenvolva

Pesquisadores da Escola de Medicina da Universidade de Pittsburgh e da Faculdade de Engenharia da Universidade Carnegie Mellon criaram um algoritmo de aprendizado de máquina que pode detectar sinais sutis de osteoartrite - muito abstrato para registrar no olho de um radiologista treinado - em um Ressonância magnética realizada anos antes do início dos sintomas. Esses resultados serão publicados esta semana no PNAS.

Com essa abordagem preditiva, os pacientes poderiam um dia ser tratados com medicamentos preventivos em vez de serem submetidos à cirurgia de substituição da articulação.

"O padrão ouro para o diagnóstico de artrite é o raio X. Conforme a cartilagem se deteriora, o espaço entre os ossos diminui", disse o co-autor do estudo Kenneth Urish, MD, Ph.D. , professor associado de cirurgia ortopédica na Pitt e diretor médico associado do centro ósseo e articular do UPMC Magee-Womens Hospital. "O problema é que, quando você vê artrite nas radiografias, o dano já foi feito. É muito mais fácil evitar que a cartilagem se desintegre do que tentar fazê-la crescer novamente."

No momento, o tratamento primário para a osteoartrite é a substituição da articulação. E a condição é tão prevalente que a substituição do joelho é a cirurgia mais comum nos Estados Unidos para pessoas com mais de 45 anos.

Para este estudo, os pesquisadores analisaram ressonâncias magnéticas de joelho da Iniciativa de Osteoartrite, que acompanhou milhares de pessoas por sete anos para ver como a osteoartrite do joelho se desenvolve. Eles se concentraram em um subconjunto de pacientes que tinham poucas evidências de danos à cartilagem no início do estudo.

Em retrospecto, agora sabemos quais desses participantes desenvolveram artrite e quais não, e o computador pode usar essas informações para aprender padrões sutis nas varreduras de ressonância magnética de pessoas pré-sintomáticas que são preditivas de seu risco futuro de osteoartrite.

"Quando os médicos olham para essas imagens da cartilagem, não há um padrão que salta a olho nu, mas isso não significa que não haja um padrão. Significa apenas que você não pode ver usando ferramentas convencionais, "disse o autor principal Shinjini Kundu, MD, Ph.D. , que concluiu este projeto como parte de seu treinamento de graduação no Programa de Treinamento de Cientista Médica Pitt e no Departamento de Engenharia Biomédica da Carnegie Mellon.

Para validar essa abordagem, Kundu, que agora é um médico residente e pesquisador médico do Departamento de Radiologia da Johns Hopkins , treinou o modelo em um subconjunto de dados de ressonância magnética do joelho e o testou em pacientes que nunca tinha visto antes. Kundu fez isso dezenas de vezes, com diferentes participantes retidos a cada vez, para testar o algoritmo em todos os dados.

No geral, o algoritmo previu osteoartrite com 78% de precisão de ressonâncias magnéticas realizadas três anos antes do início dos sintomas.

Atualmente, não existem medicamentos que impeçam a osteoartrite pré-sintomática de evoluir para uma deterioração total das articulações, embora existam alguns medicamentos altamente eficazes que podem evitar que os pacientes desenvolvam uma condição relacionada - a artrite reumatóide.

O objetivo é desenvolver os mesmos tipos de medicamentos para a osteoartrite. Vários candidatos já estão em processo pré-clínico.

“Em vez de recrutar 10.000 pessoas e segui-las por 10 anos, podemos apenas inscrever 50 pessoas que sabemos que terão osteoartrite em dois ou cinco anos”, disse Urish. "Então podemos dar a eles o medicamento experimental e ver se isso impede o desenvolvimento da doença."

Para mais informações: www.pitt.edu

Imagem: A cartilagem nesta ressonância magnética de um joelho é colorida para mostrar maior contraste entre os tons de cinza. Imagem cortesia de Kundu et al. (2020) PNAS

Fonte: https://www.itnonline.com/content/artificial-intelligence-detects-osteoarthritis-years-it-develops