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Inteligência Artificial consegue prever risco de câncer de pulmão em nunca fumantes

30 de outubro de 2025 (Bibliomed). Com o aumento das taxas de câncer de pulmão entre não fumantes, especialmente entre mulheres jovens do Leste Asiático, um novo estudo está promovendo a promessa de uma ferramenta de inteligência artificial para prever "fortemente" quem está em maior risco.

O câncer de pulmão é há muito tempo associado ao tabagismo. Mas, mesmo com a queda constante das taxas gerais e a diminuição do tabagismo em todo o mundo, uma população singular de jovens do leste asiático está registrando um aumento anual de 2% nos casos de câncer de pulmão — embora metade deles nunca tenha fumado. A causa disso permanece desconhecida, mas a suspeita está centrada em mutações genéticas desenvolvidas durante a vida de uma pessoa, e não herdadas, como danos a um gene que codifica uma proteína conhecida como EGFR, que impede que as células cresçam muito rápido. Acredita-se que esse dano genético seja causado por toxinas ambientais, incluindo o fumo passivo e até mesmo vapores produzidos por frituras em altas temperaturas em ambientes sem ventilação adequada.

Globalmente, mais de 50% das mulheres diagnosticadas com câncer de pulmão não fumam, em comparação com 15% a 20% dos homens. Estima-se que 57% das mulheres asiático-americanas diagnosticadas com câncer de pulmão nunca fumaram, em comparação com apenas 15% de todas as outras mulheres, de acordo com um estudo recente da Universidade da Califórnia em São Francisco. Nesse contexto de aumento de casos de câncer entre mulheres aparentemente de baixo risco, o potencial da IA para prever com precisão quem pode ser mais suspeito de um diagnóstico surpresa de câncer de pulmão gerou considerável interesse ao redor do mundo.

Uma nova ferramenta de IA chamada "Sybil" provou ser precisa na identificação de quais "verdadeiros indivíduos de baixo risco" têm maior probabilidade de desenvolver câncer de pulmão — tudo previsto a partir de uma única tomografia computadorizada de tórax de baixa dosagem (LDCT). A ferramenta foi desenvolvida em 2023 por pesquisadores da Clínica Abdul Latif Jameel de Aprendizado de Máquina em Saúde do Instituto de Tecnologia de Massachusetts, do Mass General Cancer Center e do Chang Gung Memorial Hospital em Taiwan.

Foi treinado primeiro alimentando-o com imagens LDCT em grande parte ausentes de quaisquer sinais de câncer, uma vez que o câncer de pulmão em estágio inicial ocupa apenas pequenas porções do pulmão e é invisível ao olho humano. Então, os pesquisadores deram a Sybil centenas de exames com tumores cancerígenos visíveis. A Sybil conseguiu entregar "índices C" de até 0,81 em ocorrências futuras previstas de câncer de pulmão a partir da análise de um LDCT. Modelos que alcançam escores preditivos de índice C acima de 0,7 são considerados "bons" e aqueles com mais de 0,8 são "fortes".

O estudo coreano validou esses resultados. Os pesquisadores avaliaram 21.087 pessoas com idades entre 50 e 80 anos que foram submetidas a triagem de LDCT autoiniciada entre janeiro de 2009 e dezembro de 2021 em um centro de triagem afiliado ao hospital terciário na Coréia do Sul. Esses assuntos foram acompanhados até junho de 2024. Os LDCTs basais foram analisados com Sybil para calcular o risco de diagnóstico de câncer de pulmão dentro de um a seis anos. As análises foram realizadas para indivíduos com várias histórias de tabagismo, variando de mais de 20 "anos de pacote" a nunca fumantes, que compunham 11.098 dos participantes.

Entre todos os participantes, 257 (incluindo 115 nunca fumantes) foram diagnosticados com câncer de pulmão dentro de seis anos a partir do LDCT basal. Sybil alcançou um índice C para previsão de câncer de pulmão em um ano de 0,86 e 6 anos de 0,74 para todos os participantes, enquanto entre os nunca fumantes, os índices C de um ano e seis anos foram 0,86 e 0,79, respectivamente.

Fonte: ATS. DOI: 10.1164/ajrccm.2025.211.Abstracts.A5012.