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Inteligência artificial ajuda a definir melhor terapia no câncer de pulmão


Pesquisadores do Moffitt Cancer Center, afirmam que desenvolveram um método não invasivo capaz de determinar a melhor conduta terapêutica em casos de câncer de pulmão de células não pequenas (NSCLC).


A tarefa de determinar o melhor tratamento no NSCLC é difícil, uma vez que os biomarcadores da doença podem se modificar e alterar a eficácia da terapia. Os inibidores da tirosina quinase (TKIs) e os inibidores do ponto de verificação imunológico (ICIs) estão entre as principais estratégias de tratamento do NSCLC. A escolha entre elas é determinada pela monitoração dos biomarcadores, entre eles o receptor do fator de crescimento epidérmico (EGFR).


O EGFR é abundantemente expresso em alguns NSCLC, atuando para acelerar os processos metabólicos celulares e contribuindo para a proliferação das células cancerígenas. Sendo assim, o status da mutação EGFR determina a melhor terapia a ser adotada. Em pacientes com a mutação ativa do EGFR, os TKIs são associados à melhores respostas clínicas. No entanto, os métodos disponíveis para determinar o status de EGFR são caros, demorados e invasivos. Agora, os pesquisadores relatam o desenvolvimento de um método não invasivo utilizando padrões rodiômicos (F-FDG) e tomografia por emissão de pósitrons (PET/TC) e que previu eficazmente o status EGFR.


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