Dados do Trabalho

Título

Inteligência Artificial para exploração das diferenças na RM dos tumores de mama com relação à expressão de HER-2 e RH

Descrição sucinta do(s) objetivo(s)

A superexpressão do gene HER-2 e da proteína codificada por ele ocorre em 20 a 30% dos carcinomas mamários invasivos, influenciando prognóstico e tratamento. Recentemente, identificou-se uma nova categoria, HER-2 low. Métodos invasivos podem não capturar a heterogeneidade tumoral, afetando a classificação. Ademais, o impacto dos receptores hormonais (HR) nessa diferenciação ainda não está esclarecido. Este estudo emprega ressonância magnética (RM) e Inteligência Artificial (IA) para avaliar diferenças entre categorias de HER-2 e o impacto dos HR.

Material(is) e método(s)

Foram incluídos 179 pacientes com RM e laudo anatomopatológico contendo expressão de HER-2, FISH e HR. Destes, 65 eram HER-2 positivo (31 luminais), 55 HER-2 low (27 luminais) e 59 HER-2 negativo (33 luminais). Utilizou-se a rede convolucional (CNN) VGG16, pré-treinada com 1.281.167 imagens, como extratora de características, e um classificador treinado em RM selecionadas por radiologistas. As imagens foram divididas em treino, validação e teste (65/10/25%). Os modelos foram desenvolvidos no PyTorch e avaliados pela acurácia (acc), considerando 50% como limiar mínimo.

Resultados e discussão

A classificação multiclasse para HER-2 (3 classes) e HER-2+HR (6 classes) não obteve separação significativa. Na análise binária, houve discreta separação entre HER-2 positivo e low (acc=63,9±10,4%), similar à entre positivo e negativo, mas sem separação entre low e negativo. No entanto, quando HR foi considerado, HER-2 low luminais se diferenciaram de HER-2 positivo não-luminais (acc=75,0%). HER-2 low não-luminais se distinguiram dos positivos luminais (acc=79,2±20,8%), positivos não-luminais (acc=70,8±4,2%) e negativos luminais (acc=83,3±16,7%).

Conclusões

Assim, os achados sugerem que não há capacidade discriminativa robusta entre todas as categorias de HER-2, mas que a diferenciação entre HER-2 positivo e as demais categorias é possível. A variação na acurácia quando os receptores hormonais foram considerados indica que esses marcadores podem influenciar as características das imagens de RM, ressaltando a necessidade de investigações adicionais para compreender melhor essa interação.

Palavras Chave

Ressonância Magnética; Câncer de Mama; Inteligência Artificial

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