Um avanço tecnológico promete transformar a detecção precoce do câncer de mama em todo o mundo. Pesquisadoras da Universidade Técnica da Renânia do Norte-Vestfália, em Aachen (RWTH Aachen), desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de prever, com alta precisão, o risco de uma mulher desenvolver câncer de mama nos cinco anos seguintes — mesmo quando a mamografia não apresenta sinais da doença.
Anualmente, cerca de 2,3 milhões de casos são diagnosticados globalmente e aproximadamente 670 mil mulheres morrem em decorrência do câncer de mama. Apesar de ser amplamente utilizada, a mamografia ainda falha em detectar tumores agressivos em estágio inicial, especialmente aqueles de crescimento rápido. “O câncer de mama é a principal causa de morte por câncer entre mulheres, mesmo com a triagem por mamografia”, alerta Christiane Kuhl, médica e responsável pelo estudo.
Segundo a pesquisadora, tumores agressivos muitas vezes não são visíveis nas mamografias, o que compromete o diagnóstico precoce. A nova IA busca justamente preencher essa lacuna. Em um estudo internacional, mulheres classificadas pelo algoritmo como de alto risco tiveram quatro vezes mais chance de desenvolver a doença do que aquelas consideradas de risco normal.
“Com a IA que desenvolvemos, podemos prever com muito mais precisão que uma mulher desenvolverá câncer de mama nos próximos cinco anos – com base em mamografias que não apresentam sinais da doença”, afirma Kuhl.
Rastreamento personalizado
Atualmente, a triagem de câncer de mama é recomendada para mulheres entre 50 e 74 anos, a cada dois anos. No entanto, o risco individual pode variar bastante. Um dos fatores que mais influenciam a precisão da mamografia é a densidade do tecido mamário. Quanto mais denso, maior o risco — e menor a visibilidade dos tumores.
Mulheres com densidade mamária extremamente alta, por exemplo, costumam necessitar de ressonância magnética (RM) para uma detecção mais confiável. A RM, porém, é mais cara e menos acessível.
Como funciona o novo modelo
Para identificar com precisão quais mulheres realmente precisam de uma RM, o Consórcio Clairity — uma rede formada por 46 instituições de pesquisa das Américas e da Europa — desenvolveu o algoritmo Clairity Breast.
O modelo foi treinado com centenas de milhares de mamografias e se destaca por não depender de informações externas, como histórico familiar, genética ou hábitos de vida. Ele analisa exclusivamente as imagens e classifica as pacientes em grupos de risco baseados em limiares predefinidos.
A IA identifica não apenas a quantidade de tecido glandular, mas também sua textura, um fator importante na avaliação do risco. Apenas 10% das mulheres possuem tecido extremamente denso, mas a maioria dos casos diagnosticados tardiamente ocorre entre mulheres com densidade intermediária, reforçando a necessidade de uma análise mais sensível.
O grande diferencial, segundo Kuhl, é a agilidade: “A IA pode decidir em segundos se uma mulher precisa ou não de uma ressonância magnética para detecção precoce”.
Uma nova abordagem de rastreamento
A pesquisadora destaca ainda que reduzir a idade mínima recomendada para rastreamento não é a solução mais eficaz. Mulheres mais jovens, embora tenham risco geral menor, costumam desenvolver tumores mais agressivos. Além disso, a mamografia é menos eficiente nesses casos devido ao tecido denso.
Sua proposta é uma abordagem em duas etapas: mamografia padrão seguida da análise por IA. Se o algoritmo indicar risco elevado, a paciente deve ser encaminhada diretamente para ressonância magnética — dispensando a necessidade de novas mamografias.
O estudo aponta para um futuro em que o rastreamento se torna verdadeiramente individualizado, eficiente e capaz de salvar mais vidas.
Jornal da Chapada
