IA na Mamografia: Risco de Doença Cardíaca, Rastreamento de Câncer de Mama e um Ensaio de US$ 16 Milhões

A inteligência artificial está sendo aplicada à mamografia de novas formas, incluindo a previsão do risco de doença cardiovascular a partir da calcificação arterial mamária, a avaliação do risco de câncer de mama com a ferramenta BRAIx e um novo ensaio clínico nos EUA que avalia a leitura de mamografias de rastreamento com auxílio de IA.

Pesquisadores analisaram dados de 123.762 mulheres submetidas a mamografia de rastreamento em dois sistemas de saúde dos EUA: 74.124 mulheres do Emory Healthcare (idade média de 55,5 anos) e 49.638 da Mayo Clinic (idade média de 59,5 anos). Eles desenvolveram, treinaram e validaram um modelo de IA de aprendizado profundo para segmentar a calcificação arterial mamária (BAC) e quantificar a gravidade do risco. A gravidade da BAC foi categorizada como zero (0 mm²), leve (>0-10 mm²), moderada (>10-25 mm²) e grave (>25 mm²). A BAC foi detectada em 16,1% da coorte da Emory e em 20,6% da coorte da Mayo. O aumento da BAC previu maior risco cardiovascular além dos escores PREVENT, confirmando-a como fator de risco independente. Cada milímetro quadrado de BAC aumenta o risco de doença cardiovascular em 1%; por exemplo, 20 mm² de BAC conferem um aumento de 20% na razão de risco. Na Emory, um escore grave de BAC conferiu risco 2,2 vezes maior de doença cardiovascular. Maior gravidade da BAC foi associada a maior prevalência de uso de anti-hipertensivos e estatinas, bem como maior prevalência de diabetes mellitus, pressão arterial sistólica mais alta, maior índice de massa corporal e menor taxa de filtração glomerular estimada, mas não a maior prevalência de tabagismo. A mamografia pode potencialmente ser usada para rastrear mulheres com risco de doença cardiovascular sem exposição adicional à radiação, custos, consultas médicas ou exames de sangue.

Um novo estudo australiano publicado no The Lancet Digital Health avaliou uma ferramenta de IA chamada BRAIx, treinada com dados do BreastScreen Australia, para ajudar radiologistas a avaliar mamografias. Entre 95.823 mulheres australianas avaliadas, 1,1% (1.098) desenvolveram câncer de mama nos quatro anos seguintes a uma mamografia sem alterações. Entre 4.430 mulheres suecas avaliadas, 6,9% desenvolveram câncer de mama em até dois anos após um exame sem alterações. Os achados mostraram que os escores da BRAIx foram muito úteis para identificar mulheres com maior probabilidade de desenvolver câncer de um a dois anos após uma mamografia sem alterações, e o conjunto de dados australiano sugeriu que a BRAIx identificou cânceres encontrados três a quatro anos depois, mas com menor precisão. A BRAIx poderia ajudar a identificar mulheres que poderiam se beneficiar de exames adicionais, como ressonância magnética ou mamografia com contraste. Os achados reforçam um estudo sueco de 2024 que usou avaliação de risco baseada em IA para selecionar mulheres para exames adicionais; os pesquisadores encaminharam 7% das mulheres para ressonância magnética de acompanhamento e 6,5% tiveram cânceres não detectados pela mamografia. As limitações do estudo incluem a dificuldade de comparar a BRAIx com testes genéticos, uma vez que a BRAIx é treinada para encontrar cânceres não detectados ou emergentes em um período de quatro anos, enquanto os testes genéticos identificam risco ao longo da vida, e os dados de densidade mamária podem não corresponder à ferramenta usada pelo BreastScreen.

Nos Estados Unidos, a UC Davis Health está codirigindo um ensaio clínico nacional recém-financiado, conhecido como ensaio PRISM (Pragmatic Randomized Trial of Artificial Intelligence for Screening Mammography), apoiado por um prêmio de US$ 16 milhões do Patient-Centered Outcomes Research Institute. Descrito como o primeiro ensaio randomizado de larga escala nos EUA a avaliar a eficácia da IA na interpretação do rastreamento do câncer de mama, o estudo envolverá centenas de milhares de mamografias interpretadas em centros médicos acadêmicos e serviços de imagem mamária na Califórnia, Flórida, Massachusetts, Washington e Wisconsin. As mamografias serão designadas aleatoriamente para serem interpretadas por um radiologista sozinho ou com o auxílio de uma ferramenta de apoio de IA; em todos os casos, um radiologista lerá a mamografia e determinará os resultados. O ensaio tem como objetivo melhorar a detecção do câncer de mama e reduzir reconvocações desnecessárias e a ansiedade das pacientes. Os resultados do ensaio informarão a prática clínica, decisões de cobertura, adoção de tecnologia e a forma de comunicar com as pacientes sobre a IA no rastreamento. O ensaio reúne sete importantes centros médicos acadêmicos, com a UCLA como centro coordenador administrativo e a UC Davis Health responsável pela coleta de dados e pela realização das análises.

O câncer de mama continua sendo a segunda principal causa de morte por câncer entre as mulheres nos Estados Unidos. O programa BreastScreen da Austrália oferece mamografias gratuitas a cada dois anos para mulheres de 50 a 74 anos desde 1992, e pouco mais da metade das mulheres elegíveis participa. Das mulheres com câncer, cerca de 25% são diagnosticadas entre os rastreamentos bienais; esses cânceres de intervalo são frequentemente agressivos e com maior probabilidade de serem fatais. Os pesquisadores estão explorando o rastreamento ajustado ao risco, que adapta o rastreamento às mulheres com base no risco, como uma forma de detectar mais cânceres precocemente.