IA automatiza o diagnóstico para infecção por HPV

O papilomavírus humano (HPV, human papillomavirus) pode causar infecções nas regiões genitais do homem e da mulher, que em casos graves podem progredir para quadros de câncer cervical. As mulheres costumam fazer exames preventivos junto a um ginecologista, que incluem o chamado teste papanicolau, um exame que consiste em coletar células genitais para exame visual em um laboratório de citologia, e a colposcopia, que exige a análise física dos tecidos genitais. Mais recentemente, exames genéticos têm sido capazes de identificar o vírus, e somente as mulheres com resultado positivo precisam passar pelos exames mais invasivos. Ainda assim, os especialistas consideram que uma triagem adicional seria benéfica, já que nem todas as mulheres que testaram positivo vão de fato apresentar complicações futuras, casos em que os demais exames não são necessários. Uma técnica promissora nesse sentido é a chamada DS (dual stain, ou dupla marcação), que envolve a visualização concomitante de dois marcadores celulares relacionados à carcinogênese cervical, a partir das células coletadas durante o teste papanicolau. Entretanto, a interpretação dos resultados desse exame ainda é feita manualmente, sendo a única etapa do procedimento de prevenção à infecção por HPV com caráter subjetivo, e por isso apresentando menor precisão e reprodutibilidade.

Propondo automatizar o processo todo, pesquisadores do Instituto Nacional do Câncer, nos Estados Unidos, desenvolveram um algoritmo para a análise automática das imagens obtidas das lâminas com marcação celular. O sistema, batizado CYTOREADER, combina o escaneamento das lâminas com a avaliação citológica automática por DS. Os pesquisadores usaram dados coletados entre 2009 e 2011, compreendendo lâminas obtidas de 4253 mulheres, que foram usados para treinar uma rede neural convolucional na tarefa de identificar a presença ou ausência dos dois marcadores. O sistema final apresentou menos resultados positivos que aqueles identificados pelo exame citológico e pela análise DS manual, mas por outro lado manteve a mesma sensibilidade (mesma taxa de positivos verdadeiros) e obteve especificidade maior (maior taxa de negativos verdadeiros), o que indica uma performance superior às outras técnicas. Além disso, o número de colposcopias necessárias para confirmar o diagnóstico diminuiu em 1/3 quando comparado aos resultados obtidos pelo teste papanicolau.

Além de o desempenho superar as técnicas atualmente em uso, o trabalho apresenta o primeiro sistema totalmente automatizado para a prevenção de infecção por HPV, se baseando em métodos objetivos e reproduzíveis. O CYTOREADER foi desenvolvido na nuvem, o que garante um potencial de aplicação global. Para as mulheres, o sistema deve representar maior comodidade na sua rotina preventiva de saúde, já que diminui a quantidade de colposcopias desnecessárias.

O código gerado pelo estudo está disponível para consulta.

Sobre o autor

4 comentários em “IA automatiza o diagnóstico para infecção por HPV”

  1. Hilda Mara Melo Carvalho

    Boa noite …estou querendo fazer um doutorado nesta linha e gostaria de uns artigos que pudesse me compartilhar se possível….que visem inovações de diagnósticos sobre o hpv.

  2. Olá Hilda,
    Não somos especializados no tema HPV, somos um site de educação em machine learning, e às vezes publicamos artigos de diferentes áreas sobre aplicações recentes desta técnica para mostrar como machine learning pode ser aplicado em diferentes contextos. Infelizmente não podemos te ajudar, mas acho que não deve ter dificuldades procurando por HPV + machine learning nos sites de busca de artigos acadêmicos, como o Google Scholar.

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