Os especialistas em doenças melhoraram amostras de tecido de tumores de câncer de pele quando foram assistidos pela ferramenta de inteligência artificial. As avaliações se tornaram mais consistentes e descreveram as formações do paciente com mais precisão. Isso é mostrado por um estudo liderado pelo Karolinska Institutet, realizado em cooperação com pesquisadores da Universidade de Yale.
Já se sabe que os linfócitos dispatados de tumor são importantes Sinais vitais Em muitos tipos de câncer, incluindo maligno melanoma (melanoma). As inclinações são células imunes presentes no tumor ou próximo ao tumor, pois afetam a resposta do corpo ao câncer. No câncer de pele maligno, a presença de TILs desempenha um papel no diagnóstico e no diagnóstico, com um aumento alto. Uma parte importante do trabalho de patologistas no câncer de pele maligna é a estimativa da quantidade de TILs. Pesquisadores do Instituto Carolinska agora investigaram como as avaliações patológicas da ferramenta internacional de anistia treinada foram afetadas por TILs.
O estudo incluiu 98 especialistas em patologia e pesquisadores de outras profissões divididas em dois grupos. Apenas um grupo de patologistas experientes consistiu. Eles trabalharam como “usuais”, ou seja, analisaram as imagens digitais das seções de tecido manchado e estimaram a quantidade de TILs de acordo com as diretrizes atuais. O segundo grupo incluiu patologistas, mas também pesquisadores de outras profissões – todos eles têm alguma experiência na avaliação de imagens patológicas. Eles também analisaram as imagens “usuais”, mas a inteligência artificial apoiou a quantidade de tils. Todos avaliaram 60 seções de tecidos, todos com pacientes com câncer de pele malignos. O estudo foi retroativamente, de modo que as imagens mostraram amostras de tecido de pacientes cujo diagnóstico já foi determinado e tratado.
As avaliações realizadas com o apoio de inteligência artificial foram superiores aos outros de várias maneiras. Entre outras coisas, a clonagem era muito alta – os resultados foram muito semelhantes, independentemente da revisão. Isso é importante porque atualmente as avaliações do TILS podem diferir dependendo daqueles que o fazem, o que pode ser exposto à segurança médica. As avaliações apoiadas pela inteligência artificial também forneceram uma imagem mais precisa da formação da doença dos pacientes porque o estudo foi retroativamente, houve uma “resposta correta” para compará-la. No entanto, esse resultado não era conhecido por aqueles que avaliaram as imagens.
É importante entender a gravidade da doença do paciente com base em amostras de tecido, entre outras coisas, para determinar a agressão de seu tratamento. Agora, temos uma ferramenta de inteligência artificial que pode determinar o sinal de biomarcador TIL, que pode ajudar em futuras decisões de tratamento. No entanto, são necessários mais estudos antes de usar essa ferramenta de inteligência artificial na prática clínica, mas os resultados são promissores até agora e indicam que pode ser uma ferramenta muito útil na patologia clínica. “
Balazs ACS, o último autor do estudo, Professor Associado do Instituto Carolinska e Especialista em Doenças Clínicas
A pesquisa é financiada pela Associação Sueca de Pesquisa Médica e pela Região, Estocolmo, entre outras coisas, além de muitas doações dos Institutos Nacionais de Saúde Americana.
fonte:
Referência do diário:
Ong, Tennessee, E outros. (2025). Avaliando um especialista em linfócitos especializados em linfócitos conectados ao tumor no câncer de pele. Jama Open Network. Doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.18906.
