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Exame de mama: nova técnica de tomografia usa Inteligência Artificial e pode ser alternativa segura, eficaz e indolor
4 de julho de 2025, 10:12

Fonte

Kimm Fesenmaier, Caltech

Publicação Original

Instituto de Tecnologia da Califórnia

Áreas

Atenção Primária, Bioengenharia, Biofísica, Computação, Engenharia Biomédica, Fotônica, Física Médica, Imagens Médicas, Processamento de Imagens, Saúde da Mulher

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Resumo

Uma equipe liderada por pesquisadores do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech), nos EUA, desenvolveu uma técnica segura, eficaz e indolor para exame por imagem da mama, incorporando aprendizado de máquina para ajudar a diferenciar entre tecido suspeito e saudável.

A técnica que o professor Lihong Wang – professor de Engenharia Médica e Engenharia Elétrica no Caltech – e seus colegas desenvolveram e aprimoraram nos últimos 20 anos é chamada de tomografia computadorizada fotoacústica (PACT). Trata-se de uma alternativa sem o desconforto, os altos custos ou os riscos associados aos exames de imagem tradicionais da mama. Com um scanner laser-ultrassônico, a PACT pode identificar tumores em apenas 15 segundos.

A PACT funciona projetando um pulso de laser infravermelho próximo no tecido mamário. A luz do laser se difunde pela mama e é absorvida pelas moléculas. Por exemplo, ela pode ser absorvida pelas moléculas de hemoglobina, que transportam oxigênio, presentes nos glóbulos vermelhos da paciente, fazendo com que as moléculas vibrem ultrassonicamente.

Ao contrário dos raios X, que viajam em linha reta, as ondas de luz se espalham dentro dos tecidos, dificultando a obtenção de imagens de alta resolução. Assim, a técnica combina luz e som em uma única modalidade. “Usamos a luz para ver as moléculas, mas usamos o som para definir a localização espacial”, explicou o professor Lihong Wang.

As vibrações das moléculas viajam pelo tecido e são captadas por um conjunto de 512 minúsculos sensores ultrassônicos colocados sobre a pele da mama. Os dados desses sensores são usados ​​para montar uma imagem das estruturas internas da mama em um processo semelhante à ultrassonografia, embora muito mais preciso. A PACT pode fornecer uma visão clara de estruturas de até 0,25 mm a uma profundidade de 4 centímetros.

Com a maturidade da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina, o professor Wang afirmou que a PACT se tornou mais eficiente na detecção de anormalidades no tecido mamário do que há alguns anos. Os cientistas treinaram o sistema com imagens de tumores ou nódulos malignos e benignos, bem como de tecido suspeito e saudável, aprimorando sua capacidade de detectar variações sutis que indicam o tipo de tecido analisado. De fato, afirmou o professor, a PACT frequentemente detecta características que provavelmente passariam despercebidas ao olhar humano.

Em colaboração com pesquisadores do City of Hope Comprehensive Cancer Center, na Califórnia, a PACT foi testada em 39 pacientes, com resultados comparáveis ​​aos da mamografia e da ressonância magnética em termos de diferenciação entre tecido suspeito e normal, bem como entre tumores ou nódulos malignos e benignos.

Os cientistas descreveram a técnica PACT e seus resultados clínicos em um artigo publicado na revista científica Nature Biomedical Engineering.

Em suas publicações, o Portal SciAdvances tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal SciAdvances tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas. 

Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Lihong Wang

Professor de Engenharia Médica e Engenharia Elétrica do Instituto de Tecnologia da Califórnia (Caltech)

Publicação

Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).

Acesse a revista científica Nature Biomedical Engineering (em inglês).

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página do Instituto de Tecnologia da Califórnia (em inglês).

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