Por,, João Paulo de Biaso Viola e
O câncer de ovário é a neoplasia ginecológica mais letal e a sobrevida global é inferior a 40% em 5 anos. Isto se dá principalmente porque a maioria das pacientes só descobre a doença em sua forma avançada, quando a chance de cura é pequena.
Se o câncer de ovário for diagnosticado de forma precoce, a sobrevida em 5 anos é superior a 90% e a cirurgia é, geralmente, o único tratamento necessário.
A inexistência de um método de rastreamento populacional eficaz contribui para esses dados epidemiológicos. Nem o marcador CA-125 no exame de sangue isolado, nem a ultrassonografia transvaginal isolada têm sensibilidade e especificidade suficientes para rastreio do câncer de ovário. Isso ocasiona resultados falso-positivos e cirurgias desnecessárias quando usados em larga escala.
Um outro agravante é que o câncer de ovário não costuma causar sintomas na fase inicial. Quando causa, são sintomas inespecíficos como distensão abdominal, sensação de saciedade precoce, desconforto pélvico, alteração do hábito intestinal, urgência urinária, que podem ser confundidos com outras doenças.
OS MICRORNAS
Diante desse problema, nossa equipe do Laboratório de Bioinformática e Biologia Computacional, do Inca (Instituto Nacional de Câncer), buscou avaliar se um modelo de IA (inteligência artificial) baseado em microRNAs (miRNAs) conseguiria estimar o risco de evolução do câncer de ovário mais agressivo.
