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Estudo traz classificação de tumores nasossinusais por meio de algoritmo de aprendizado de máquina

Estudo traz classificação de tumores nasossinusais por meio de algoritmo de aprendizado de máquina baseado em padrões de metilação do DNA





Os tumores nasossinusais são muito raros e representam cerca de 2% de todas as neoplasias malignas. Sendo uma doença incomum, poucos estudos estão disponíveis para definir a melhor abordagem terapêutica.


Pensando nisso, foi desenvolvida uma metodologia que resultou em pesquisa publicada em novembro na revista científica Nature Communications.

Intitulado DNA methylation-based classification of sinonasal tumors, o trabalho buscou trazer uma nova classificação dos tumores nasossinusais, ajudando a mudar a percepção atual dos carcinomas indiferenciados nasossinusais.


Os pesquisadores utilizaram um algoritmo de aprendizado de máquina baseado em padrões de metilação do DNA para classificá-los com confiabilidade de grau clínico.


Para o estudo, foi coletado cortes de 395 tumores nasossinusais e diagnósticos diferenciais relevantes abrangendo 18 diferentes entidades definidas histologicamente. Já para testar se a classificação tumoral baseada na metilação do DNA para carcinomas indiferenciados nasossinusais (SNUCs) era aplicável, obtiveram cortes de 429 perfis de metilação do DNA de alta qualidade de tumores nasossinusais e tecido normal. Para a análise, um total de 18 classes epigenéticas distintas e estáveis foram identificadas.


Os autores concluíram que tumores nasossinusais com morfologia SNUC não são tão indiferenciados quanto a terminologia atual sugere, mas sim reatribuída a quatro moléculas, de classes distintas, definidas por perfis epigenéticos, mutacionais e proteômicos.


Convidado pelo GPCP para comentar este estudo, o médico patologista do A.C.Camargo Cancer Center, Dr. Felipe D'Almeida Costa,  coordenador médico de Educação da Patologia da DASA e Vice-Presidente para Assuntos Acadêmicos da Sociedade Brasileira de Patologia, avalia a metodologia como revolucionária no auxílio de diagnóstico de alguns tipos de tumores. “Junto com a publicação desse artigo, vem também a disponibilidade online de um website para executar esse algoritmo de ventilação.


Pode-se pegar os arquivos brutos e submeter no site


Ainda conforme Felipe, a metodologia empregada é robusta e “vai ajudar a classificar esses tumores, além de trazer uma precisão muito maior e direcionando os pacientes para o tratamento adequado”, esclarece.


No Brasil, algumas instituições estão utilizando o perfil de ventilação - mais voltada para a pesquisa, como é o caso da Universidade de São Paulo (USP). A DASA começou a fazer de forma comercial.


O médico patologista finaliza dizendo que este é um artigo desenhado e construído de uma forma muito interessante. “Eu realmente gostaria de ter a oportunidade de testar alguns casos, para executar algoritmos neles, até para testar se estamos fazendo diagnóstico destes tumores de forma correta”, pontua.


Referência do estudo

JURMEISTER, Philipp. DNA methylation-based classification of sinonasal tumors. Nature Communications, 2022.


Disponível em:


O estudo também foi comentado em episódio do Conexão Cabeça e Pescoço, o nosso podcast, em formato de pílulas.


Confira: 


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