IA em patologia digital

Quais biomarcadores líquidos e modalidades de imagem inovadoras podem ser implementados na prática clínica para o diagnóstico de câncer renal?

Resposta

A revisão sistemática avaliou biomarcadores líquidos e modalidades de imagem inovadoras para o diagnóstico de carcinoma de células renais (CCR). Foram incluídos 15 estudos (seis sobre biomarcadores e nove sobre imagem) e oito ensaios clínicos. Nenhum biomarcador ou modalidade de imagem foi validado ou demonstrou valor clínico distinto para o CCR, segundo os critérios estabelecidos.

Entre os biomarcadores, destacam-se combinações específicas de miRNAs livres de células e exossomais na urina, miR-15a urinário e painéis de metabólitos urinários avaliados por metabolômica, que aparecem como promissores. Para imagem, algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, além de radiômica aplicada a imagens de corte transversal, podem ter potencial para melhorar o diagnóstico de CCR.

A maioria dos estudos incluídos tem limitações metodológicas, como desenho retrospectivo, tamanho reduzido e ausência de validação externa. A avaliação de risco de viés foi realizada com a ferramenta QUADAS 2. Os autores concluem que os achados preliminares precisam ser validados em estudos bem desenhados antes de qualquer implementação clínica.

Diante disso, a aplicação na prática clínica atual permanece limitada. O padrão-ouro para o diagnóstico de CCR continua sendo a análise histopatológica de espécimes cirúrgicos ou de biópsia. Estratégias não invasivas para discriminar massas renais benignas de malignas ainda são uma necessidade não atendida, especialmente considerando a sobredetecção e o sobretratamento de cânceres indolentes.

Para o médico, é fundamental reconhecer que nenhuma dessas ferramentas está pronta para incorporação na rotina. A decisão clínica deve se basear nas modalidades convencionais e na avaliação histopatológica quando indicada. O acompanhamento da literatura é importante, pois novas evidências podem surgir, mas a implementação precoce sem validação adequada não é recomendada.

O que o estudo mostrou

Revisão sistemática da literatura recente em inglês, conduzida conforme diretrizes da Associação Europeia de Urologia e recomendações PRISMA, com busca em MEDLINE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science e ClinicalTrials.gov. Foram incluídos 15 estudos (seis sobre biomarcadores e nove sobre imagem) e oito ensaios clínicos. Nenhum biomarcador ou modalidade de imagem foi validado ou mostrou valor clínico distinto para o carcinoma de células renais. Combinações de miRNAs urinários e metabólitos, além de aprendizado de máquina e radiômica, mostraram-se promissores, mas a maioria dos estudos tem desenho retrospectivo, tamanho limitado e falta de validação externa.

Limitações

O resumo não informa detalhes sobre as limitações específicas de cada estudo incluído, mas menciona que a maioria é limitada por desenho retrospectivo, tamanho e falta de validação externa. Além disso, a revisão não fornece dados sobre a população estudada ou os critérios exatos de inclusão. Portanto, os achados não podem ser generalizados para a prática clínica sem estudos adicionais.

Aplicação no consultório

Na prática clínica, nenhum biomarcador líquido ou modalidade de imagem inovadora pode ser incorporado rotineiramente para o diagnóstico de carcinoma de células renais. O médico deve continuar utilizando a avaliação histopatológica como padrão-ouro e as modalidades de imagem convencionais. Para a gestão do consultório, é importante evitar a solicitação de exames não validados, que podem gerar custos desnecessários e decisões equivocadas. O acompanhamento das novas evidências é recomendado, mas a implementação precoce não é justificada.

Estudo citado

Novel Liquid Biomarkers and Innovative Imaging for Kidney Cancer Diagnosis: What Can Be Implemented in Our Practice Today? A Systematic Review of the Literature. European urology oncology, 2021.
Autores: Campi R, Stewart GD, Staehler M, Dabestani S, Kuczyk MA, Shuch BM, Finelli A, Bex A, Ljungberg B, Capitanio U.
DOI: 10.1016/j.euo.2020.12.011 · PubMed: PMID 33408053

Perguntas para aprofundar

• Quais são os biomarcadores líquidos mais promissores para o diagnóstico de carcinoma de células renais?
• Como a radiômica e o aprendizado de máquina podem auxiliar na diferenciação entre massas renais benignas e malignas?
• Quais são as principais limitações dos estudos sobre novos biomarcadores e imagens para câncer renal?

Mais sobre IA em patologia digital

• A radiômica é útil para prever resposta ao tratamento e sobrevida em carcinoma de células renais?
• A patologia digital e computacional já está pronta para ser incorporada à prática clínica no carcinoma de células renais?
• O aprendizado de máquina já pode apoiar o diagnóstico da doença de Hirschsprung na prática clínica?
• Qual é a base biológica das assinaturas prognósticas de radiômica e aprendizado profundo em pacientes com câncer de pulmão, e qual a qualidade dos estudos disponíveis?
• A inteligência artificial já permite prever quais pacientes se beneficiam de inibidores de checkpoint imune na prática clínica?

Todas as perguntas sobre IA em patologia digital · Todos os temas · Versão em markdown