Um novo estudo realizado por pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) identificou um marcador que pode auxiliar na previsão da evolução do câncer de estômago. A pesquisa, publicada na revista Clinical Nutrition ESPEN em 21 de março, utiliza dados obtidos através de tomografias computadorizadas para avaliar quais pacientes estão em maior risco de desfechos adversos da doença.
O marcador desenvolvido combina informações sobre a gordura visceral e a massa muscular, coletadas em exames de tomografia de acompanhamento dos pacientes. De acordo com os pesquisadores, essa nova abordagem poderá complementar as avaliações tradicionais, que se baseiam principalmente nas características do tumor, proporcionando uma estimativa de prognóstico mais precisa.
O estudo analisou dados de 461 pacientes atendidos na Unicamp ao longo de quase uma década. Atualmente, o estadiamento do câncer, que leva em conta fatores como o tamanho do tumor e a presença de metástases, é a principal ferramenta utilizada para determinar o prognóstico dos pacientes. Contudo, indivíduos com a mesma classificação podem apresentar evoluções muito distintas, o que motivou a equipe a investigar características específicas do organismo dos pacientes.
Para isso, os pesquisadores avaliaram a composição corporal por meio das tomografias, analisando a radiodensidade da gordura visceral e dos músculos na região abdominal. A radiodensidade é um indicador que mostra como cada tecido aparece nas imagens, podendo revelar alterações relacionadas ao metabolismo e à inflamação provocadas pelo câncer.
Com base nas informações obtidas, foi criado um novo indicador denominado VMD, que em inglês significa diferença entre a radiodensidade da gordura visceral e do músculo. Os resultados mostraram uma diferença significativa entre os grupos avaliados: pacientes com valores mais altos desse marcador apresentaram uma sobrevida média inferior, com uma mediana de 13,8 meses, em comparação aos 58,5 meses registrados no grupo de menor risco.
Os autores do estudo afirmam que o novo marcador agrega informações sobre as alterações na gordura e nos músculos que podem refletir o estado inflamatório e metabólico do organismo, permitindo uma avaliação mais abrangente da condição do paciente. Isso ajuda a explicar as variações na evolução da doença entre pessoas que estão no mesmo estágio.
Para desenvolver o marcador, a equipe utilizou técnicas de inteligência artificial, especificamente métodos de aprendizado de máquina. Em vez de analisar uma única variável de cada vez, os pesquisadores processaram simultaneamente dados de exames de imagem, informações clínicas e laboratoriais, buscando identificar quais combinações eram mais eficazes para diferenciar pacientes com maior e menor risco.
Outro aspecto importante foi a minimização das diferenças causadas pelos aparelhos de tomografia. Para isso, os cientistas utilizaram a diferença entre as medições de gordura e músculo, tornando o novo marcador menos suscetível a variações entre os equipamentos utilizados.
Os pesquisadores enfatizam que os resultados precisam ser confirmados em estudos com um número maior de pacientes e que é fundamental realizar análises em diversos centros de pesquisa antes que o marcador possa ser aplicado na prática clínica. As próximas etapas da pesquisa devem investigar se o marcador pode auxiliar na escolha do tratamento e se alterações na condição física e nutricional do paciente ao longo do tratamento podem influenciar esse indicador e, consequentemente, a evolução da doença.
