Palavra de Sá

As grandes empresas de tecnologia afirmam que a IA pode encontrar a cura para o câncer. Mas onde está essa cura?

O nome dela era June. Junho seria o último mês que ela conheceria.

Lembro-me de como a cama a fazia parecer tão pequena, engolindo-a no meio do quarto, virada para a janela. Com o fígado debilitado, sua pele tinha um tom fantasmagórico de damasco. June – eu a chamava de Nan – havia sido atormentada pelo rei dos terrores, o imperador de todas as doenças: o câncer. Aquele filho da puta .

O câncer estava no pâncreas dela. Chances de sobrevivência? “Não eram boas” — para dizer o mínimo. Os números, para sermos mais realistas: é o 12º câncer mais comum no mundo e a sexta causa mais comum de morte por câncer. A Organização Mundial da Saúde afirma que é “um dos tipos de câncer com o prognóstico menos favorável”. E não era favorável para a minha avó.

June morreu há nove anos. Ultimamente, tenho pensado em futuros alternativos – aqueles em que minha avó e os milhões de pessoas diagnosticadas com câncer a cada ano ainda estariam aqui. Esses pensamentos me vêm à mente enquanto somos bombardeados por CEOs de inteligência artificial fazendo declarações ousadas como "A IA vai curar o câncer em cinco a dez anos" ou "A IA vai curar o câncer durante nossas vidas" . Essas afirmações contrastam com cenários apocalípticos, incluindo a IA sendo responsável pela extinção da humanidade antes de 2030. Ouvimos dizer que a IA é tanto salvadora quanto aniquiladora.

Deixando de lado os cenários apocalípticos , percebemos que houve um progresso significativo no uso da IA como ferramenta na detecção, prevenção e tratamento do câncer. Se existe um futuro onde um suposto apocalipse da IA seja evitado, então talvez seja um futuro em que a terapia do câncer tenha sido completamente redefinida. Mas até que ponto a IA pode nos levar rumo à cura?

Hoje, a IA está sendo aplicada no desenvolvimento de medicamentos, em planos de tratamento e, em alguns lugares, está sendo usada clinicamente, estudando imagens de pulmões em busca de sinais precoces de malignidade e auxiliando na remoção de tumores cerebrais . Palavras como "eficiência" e "atendimento personalizado" estão por toda parte; a ideia de que a IA pode liberar tempo para que médicos e profissionais da saúde se afastem das tarefas rotineiras é muito difundida.

<><> O câncer não é uma única doença.

Mesmo com avanços tão positivos, converse com médicos, oncologistas e pesquisadores que atuam na linha de frente e você logo perceberá a tensão entre as alegações mais grandiosas das grandes empresas de tecnologia e sua corrida para "resolver" doenças, e o progresso deliberado e ponderado da ciência.

“Até que a IA consiga realmente pensar e realizar experimentos em larga escala por conta própria, não tenho certeza se encontraremos a cura para todos os tipos de câncer ou doenças nos próximos 10 anos”, afirma Sherene Loi, oncologista clínica especializada em tratamento de câncer de mama no Peter MacCallum Cancer Centre, em Melbourne.

Mas Loi e outros especialistas em câncer com quem o Guardian conversou acreditam que haverá ganhos de eficiência nos serviços de tratamento, diagnóstico e patologia, que trarão resultados positivos, anunciando um atendimento oncológico mais personalizado e equitativo.

O câncer não é uma única doença. É um termo abrangente que descreve o crescimento descontrolado de células anormais. Normalmente, classificamos os tipos de câncer com base na sua localização no corpo: mama, próstata, pulmão, cérebro, sangue, pâncreas. São doenças complexas e altamente variáveis, que afetam diversos tipos de células e são influenciadas por uma série de alterações genéticas. Além disso, o prognóstico do câncer depende de muitos fatores, incluindo a biologia da doença e os tratamentos disponíveis. Uma cura definitiva para o câncer não é apenas improvável, mas praticamente impossível.

Basta observar o cérebro. Embora nem todos sejam cancerígenos, “existem mais de 100 tipos de tumores no cérebro, muito mais do que em qualquer outro órgão”, afirma Felix Sahm, neuropatologista do Hospital Universitário de Heidelberg. “Há muitas questões ainda sem resposta na pesquisa e no tratamento de tumores cerebrais.”

Ao longo do último século, demos grandes saltos nas taxas de sobrevivência ao câncer; a quimioterapia e a radioterapia possibilitaram a cura de tumores sólidos, os anticorpos monoclonais inauguraram um direcionamento mais direto às células anormais e os tratamentos emergentes estão redefinindo a forma como combatemos a doença . Mas, como observa Loi, “as doenças humanas são muito complexas”. Então, onde a IA se encaixa nisso?

<><> Uma sombra em uma digitalização

“A IA pode melhorar várias partes desse processo, ajudando-nos a identificar riscos, detectar doenças, caracterizar tumores, selecionar tratamentos e monitorar”, afirma Ajit Goenka, radiologista e especialista em medicina nuclear da Clínica Mayo, em Minnesota.

A área de imagens médicas, em particular, tem muito a ganhar com os avanços em IA e modelos de aprendizado de máquina. O treinamento de modelos com grandes quantidades de dados de pacientes, como tomografias computadorizadas, radiografias ou amostras de tecido, permite que esses modelos detectem alterações ou padrões que podem ser imperceptíveis ao olho humano.

Goenka explora a detecção precoce do câncer de pâncreas com ferramentas de aprendizado de máquina desde 2021, antes mesmo do lançamento do ChatGPT ter revolucionado o interesse do público pela IA generativa. Desde então, a OpenAI e sua concorrente Anthropic expandiram suas atividades para além dos chatbots: firmando parcerias com empresas para acelerar o acesso ao tratamento; fechando acordos com centros de pesquisa; e trabalhando com empresas farmacêuticas para incorporar grandes modelos de linguagem e IA na descoberta de medicamentos.

Goenka percebeu que alguns pacientes que desenvolveram câncer pancreático haviam feito tomografias computadorizadas meses ou anos antes do diagnóstico. Esses exames foram interpretados como normais, mas Goenka raciocinou que poderia haver alterações microscópicas e mensuráveis, invisíveis para um radiologista. "Começamos a estudar se métodos de imagem quantitativa e aprendizado de máquina poderiam detectar esse sinal", diz ele.

Em um artigo de prova de conceito publicado em 2022, ele confirmou essa suspeita . Ferramentas de aprendizado de máquina podem detectar tumores pancreáticos, inclusive em pâncreas aparentemente normais, antes do diagnóstico clínico. Outros estudos do grupo de Goenka exploraram a robustez e a reprodutibilidade do método, bem como sua utilidade em diferentes instituições. A oportunidade, segundo ele, é identificar evidências de câncer mais cedo. O câncer pancreático da minha avó surgiu como que do nada, uma sombra em uma tomografia. Os modelos de Goenka poderiam tê-lo detectado antes, o que poderia ter melhorado o prognóstico dela.

<><> Reduzir a duração da incerteza

Sahm lidera uma colaboração multidisciplinar europeia chamada EUcanAI , que utiliza IA ativa para melhorar o tratamento de tumores cerebrais e cânceres do sistema nervoso central. A ideia é que “cada etapa desse processo seja influenciada pela anterior e, por sua vez, influencie a próxima etapa na sequência, tornando-o mais eficiente, rápido e menos complicado para o paciente”, afirma ele.

Ele dá o exemplo de um adolescente que apresentou um tumor no tronco cerebral. A expectativa era de que fosse fatal, com base nos exames de imagem e na idade do paciente. O paciente foi submetido a uma cirurgia, seu tumor foi biopsiado e rapidamente sequenciado para determinar as mutações que causavam a doença.

Tradicionalmente, esses resultados são encaminhados a uma junta de especialistas para discutir os próximos passos da cirurgia e do tratamento. Mas hoje, esses resultados podem ser apresentados durante a cirurgia, economizando tempo e dinheiro para os pacientes. Sahm imagina um mundo onde a IA ativa acelere ainda mais esse processo – um cirurgião poderia realizar uma biópsia e obter imagens de um tumor, e então uma IA poderia fornecer respostas sobre o tipo de mutação e os possíveis medicamentos que podem tratá-la. Sahm afirma que esse trabalho já está sendo realizado em ensaios clínicos, mas ressalta que ainda não é rotina.

Para Sahm, a chave é uma jornada mais personalizada para cada paciente, que "reduza a duração da incerteza". Trata-se de proporcionar uma abordagem totalmente otimizada para gerenciar a trajetória do paciente com câncer. Ele também observa que isso poderia proporcionar um atendimento melhor a mais pacientes.

Esse foi um tema recorrente nas discussões sobre ferramentas de IA para diagnóstico de câncer. "Acredito que isso ajudará na equidade e no acesso aos cuidados de saúde", afirma Loi.

Por exemplo, ela afirma que, em comunidades rurais ou locais que não possuem instalações para tratamento de câncer, acesso a especialistas ou ferramentas de diagnóstico especializadas, o acesso a modelos de aprendizado de máquina poderia ajudar os profissionais médicos a fornecer respostas mais rápidas e completas.

<><> Será que a IA pode "resolver" doenças?

O sonho de curar o câncer é algo que as grandes empresas de IA constantemente fomentam. Dario Amodei, diretor da Anthropic, sugeriu que, dentro de uma década, o câncer — e muitas outras doenças — poderiam ser curados. A IsoLabs, spin-off do Google DeepMind, tem a ousada missão de "resolver" todas as doenças.

Sam Altman, diretor da OpenAI, tem objetivos ambiciosos semelhantes, sugerindo que a capacidade de solucionar doenças pode ser apenas uma questão de quanta capacidade computacional suporta nossos sistemas de IA. "Talvez com 10 gigawatts de poder computacional, a IA possa descobrir como curar o câncer", escreveu ele . À medida que as empresas de IA enfrentam uma crescente reação negativa em relação ao custo ambiental dos data centers , o argumento de que um pouco mais de poder computacional poderia oferecer oportunidades para salvar vidas pode ser difícil de sustentar.

Mas Emilia Javorsky, médica e cientista do Future of Life Institute, argumenta o contrário : "Não podemos calcular a verdade fundamental da biologia, só podemos medi-la."

Em seu ensaio de março sobre IA e câncer, ela descreve o complexo processo de desenvolvimento e teste de qualquer novo medicamento. "Treze anos após o início do movimento de descoberta de medicamentos por IA, ainda não temos um único medicamento aprovado pela [Agência Federal de Alimentos e Medicamentos dos EUA] que tenha superado todas as etapas de aprovação regulatória, reembolso e adoção clínica", afirma.

Javorsky argumenta que a cura do câncer é um objetivo nobre, mas a comunidade científica precisa ser criteriosa na alocação de recursos. Não é a inteligência que limita o progresso, mas sim os dados, a regulamentação e os incentivos que envolvem a pesquisa sobre o câncer.

Mesmo que todos os dados de pesquisas do mundo inteiro fossem inseridos nesses modelos, isso seria suficiente para solucionar essas doenças hoje? E daqui a cinco ou dez anos? Para Sahm, existem verdades biológicas que ainda precisamos descobrir. Em seu trabalho, ele ainda se depara com patologias raras e desconhecidas que não se encaixam em nenhum padrão. Embora a IA possa ser capaz de desenvolver tecnologia ou ferramentas para entender subtipos raros, sua eficácia depende da qualidade dos dados utilizados para o treinamento.

A complexidade da fisiologia humana e dos processos biológicos surge com frequência em discussões com profissionais da área do câncer. Embora a IA possa acelerar o processo de, por exemplo, formular hipóteses e criar novos medicamentos para tratar tipos específicos de câncer, ela é fundamentalmente limitada na aplicação desses conhecimentos ao mundo real. "Alguém precisa, de fato, voltar e realizar o experimento, certo?", questiona Loi.

Um artigo publicado no jornal The Australian em março revelou que um cientista de dados de Sydney conseguiu sintetizar uma vacina personalizada contra o câncer para sua cadela, Rosie, ao carregar as informações genéticas dela no ChatGPT. E enquanto alguns ficaram impressionados com o feito, outros observaram que o trabalho árduo ainda havia sido feito por humanos em um laboratório.

Mesmo que a IA consiga determinar os alvos mais eficazes para novos medicamentos, ela não consegue superar a burocracia. Sahm observa que a maioria das pesquisas assistidas ou lideradas por IA ainda é experimental e permanece em fase de ensaios clínicos. Mesmo que as ferramentas de IA fossem consideradas seguras para pacientes em fase de testes, ele afirma que a UE não possui um caminho regulatório claro que permita sua chegada ao mercado. "Isso resulta em muita pesquisa em IA, muitas coisas surpreendentes e promissoras acontecendo... mas também surpreendentemente poucas delas sendo realmente aplicadas", diz ele.

Os defensores mais eloquentes da IA – aqueles que constroem os modelos – podem fazer grandes promessas sobre curas, mas na prática a realidade é diferente. Há uma falta de compreensão da complexidade do câncer, argumentam muitos pesquisadores que trabalham nessa área.

Mas é evidente que a IA oferece uma sensação de esperança para médicos e pesquisadores. Sozinha, ela não pode destronar o rei dos terrores; não pode derrotar o imperador de todas as doenças. A cura do câncer exigirá mais do que computação extremamente eficiente.

“A IA pode gerar um milhão de hipóteses”, diz Loi – mas ainda precisaremos de humanos para ajudar a entender quais delas são verdadeiras.

“A tecnologia”, diz Goenka, “é apenas uma parte da resposta”.

 

Fonte: The Guardian