🦠 Detetar o cancro colorretal com IA e as nossas próprias bactérias intestinais

O cancro colorretal é a segunda causa de morte por cancro no mundo. Detetado a tempo, pode ser tratado com eficácia. No entanto, o custo e o desconforto das colonoscopias — o método de diagnóstico habitualmente utilizado — levam frequentemente a um atraso no diagnóstico.

Graças a algoritmos de aprendizagem automática, uma equipa da Universidade de Genebra (UNIGE) identificou pela primeira vez todas as bactérias presentes no intestino humano a um nível de detalhe que permite compreender a importância fisiológica dos diferentes subgrupos microbianos. Este inventário permitiu depois detetar a presença de um cancro colorretal com base nos subgrupos de bactérias presentes em simples amostras de fezes, um método não invasivo e de baixo custo.


As aplicações potenciais são vastas, indo desde o diagnóstico de outros cancros até uma melhor compreensão das ligações entre o microbioma intestinal e a saúde. Estes resultados são publicados na revista Cell Host & Microbe.

O cancro colorretal é frequentemente diagnosticado numa fase avançada, quando restam poucas opções de tratamento. Isto realça a importância de desenvolver ferramentas de diagnóstico mais simples e menos invasivas, especialmente face a um aumento de casos ainda inexplicado em adultos jovens. Ora, se o papel do microbioma intestinal no desenvolvimento do cancro colorretal é conhecido há muito tempo, passar da investigação fundamental para a prática médica continua a ser complexo. De facto, diferentes estirpes de uma mesma espécie bacteriana podem ter efeitos opostos, umas favorecendo a doença e outras não tendo qualquer efeito.

O mesmo método poderá de facto permitir desenvolver ferramentas de diagnóstico não invasivas para um grande número de doenças.

"Em vez de nos basearmos na análise das diferentes espécies que compõem o microbioma, que não é suficientemente detalhada para captar todas as diferenças, ou na análise das estirpes bacterianas, que variam muito de indivíduo para indivíduo, concentrámos a nossa investigação num nível intermédio do microbioma, as subespécies", explica Mirko Trajkovski, professor ordinário no Departamento de Fisiologia Celular e Metabolismo e no Centro da Diabetes da Faculdade de Medicina da UNIGE, que liderou esta investigação.

"A escala das subespécies é específica e permite compreender as diferenças de funcionamento das bactérias e como elas contribuem para doenças como o cancro, mantendo-se ao mesmo tempo suficientemente geral para detetar essas alterações entre diferentes grupos de indivíduos, populações ou países."

Com a ajuda da aprendizagem automática

O primeiro passo consistiu em analisar enormes quantidades de dados. "Enquanto bioinformático, o desafio era propor uma abordagem inovadora para analisar dados massivos", recorda Matija Trickovic, doutorando no laboratório de Mirko Trajkovski e primeiro autor destes trabalhos. "Conseguimos desenvolver o primeiro catálogo completo das subespécies do microbioma intestinal humano, bem como um método preciso e eficaz para explorar esta mina de informações para a investigação e no contexto clínico."

Combinando este catálogo com dados clínicos existentes, os cientistas desenvolveram um modelo capaz de prever a presença de um cancro colorretal apenas a partir das bactérias presentes em amostras de fezes. "Mesmo estando confiantes na nossa estratégia, os resultados foram surpreendentes", entusiasma-se Matija Trickovic. "O nosso método detetou 90% dos cancros, um resultado muito próximo da taxa de deteção de 94% obtida pela colonoscopia, e superior a todos os métodos de deteção não invasivos atuais."

Integrando mais dados clínicos, este modelo poderá ainda ganhar precisão e igualar a colonoscopia. Poderá tornar-se uma ferramenta de rastreio de rotina e facilitar a deteção precoce do cancro colorretal, que seria depois confirmado por colonoscopia, mas apenas num número restrito de doentes.

Inúmeras aplicações possíveis

Um primeiro ensaio clínico vai começar em colaboração com os Hospitais Universitários de Genebra (HUG) para determinar com mais precisão os estádios e as lesões cancerosas que esta tecnologia consegue detetar.

No entanto, as aplicações possíveis vão além do cancro colorretal. Estudando as diferenças entre as subespécies de uma mesma espécie bacteriana, os cientistas podem agora identificar os mecanismos de ação através dos quais o microbioma intestinal influencia a saúde humana. "O mesmo método poderá de facto permitir desenvolver ferramentas de diagnóstico não invasivas para um grande número de doenças a partir de uma única análise do microbioma", conclui Mirko Trajkovski.