Exame de sangue detecta câncer de ovário com alta precisão, apontou estudo.

O estudo avaliou a tecnologia inovadora da AOA, que analisa múltiplos grupos de marcadores biológicos a partir de uma única amostra de sangue.

O artigo, intitulado “Utilizando lipidômica derivada do soro com biomarcadores proteicos e aprendizado de máquina para detecção precoce de câncer de ovário na população sintomática”, foi publicado na revista Cancer Research Communications.

Os pesquisadores demonstraram que o teste superou os exames tradicionais de biomarcadores para detecção de câncer de ovário em mais de 950 pacientes dos estados do Colorado e Manchester.

Este estudo representa um marco importante, e a AOA está comprometida em buscar aprovação regulatória nos EUA e na Europa nos próximos anos, antes de lançar o teste para o NHS (Sistema Nacional de Saúde do Reino Unido).

A tecnologia combina dois conjuntos diferentes de marcadores sanguíneos — proteínas e lipídios — com aprendizado de máquina para identificar a presença de câncer de ovário em mulheres que apresentam sintomas vagos na região abdominal ou pélvica.

Nas amostras da Universidade do Colorado, o teste apresentou uma precisão de 93% em todos os estágios do câncer de ovário e 91% para a doença em estágio inicial.

Na amostra de Manchester, o modelo continuou a apresentar bom desempenho, com precisão de 92% para todos os estágios e 88% para estágio inicial.

O teste da AOA teve desempenho superior aos marcadores sanguíneos únicos utilizados nos últimos 30 anos, que alcançavam precisões inferiores a 90%.

Segundo a AOA, os resultados bem-sucedidos vão orientar o design final do teste, que poderá resultar em um diagnóstico simplificado e econômico, relevante para sistemas de saúde em todo o mundo.

“Nossa plataforma detecta o câncer de ovário em estágios iniciais e com maior precisão do que as ferramentas atuais”, disse Alex Fisher, COO e cofundador da AOA Dx.

“Essas descobertas mostram o potencial da tecnologia para ajudar os médicos a tomarem decisões mais rápidas e informadas para mulheres que precisam de clareza urgente durante um processo diagnóstico desafiador.”

“Usando aprendizado de máquina para combinar múltiplos tipos de biomarcadores, desenvolvemos uma ferramenta diagnóstica que detecta o câncer de ovário considerando a complexidade molecular da doença em seus diferentes subtipos e estágios”, afirmou a Dra. Abigail McElhinny, diretora científica da AOA Dx.

“Essa plataforma oferece uma grande oportunidade para melhorar o diagnóstico precoce do câncer de ovário, potencialmente resultando em melhores desfechos para as pacientes e menores custos para o sistema de saúde.”

O câncer de ovário é a quinta principal causa de mortes relacionadas ao câncer entre mulheres, em grande parte devido ao diagnóstico tardio.

Mais de 90% das mulheres apresentam sintomas no estágio I, mas apenas 20% dos casos são diagnosticados nos estágios I ou II, já que sintomas como inchaço, dor abdominal e problemas digestivos muitas vezes se assemelham a condições benignas.

Os métodos diagnósticos existentes, que dependem de procedimentos invasivos ou marcadores menos confiáveis, frequentemente falham em identificar a doença em estágio inicial.

Um teste de detecção precoce preciso, disponível para mulheres na primeira consulta médica com sintomas, poderia revolucionar a detecção do câncer de ovário.

A professora Emma Crosbie, da Universidade de Manchester e consultora honorária em oncologia ginecológica na Manchester University NHS Foundation Trust (MFT), afirmou: “A plataforma da AOA Dx mostra grande potencial para a detecção precoce do câncer de ovário, oferecendo uma solução prática para mulheres sintomáticas.”

A professora Crosbie também é líder do tema de Prevenção e Detecção Precoce do Câncer no Centro de Pesquisa Biomédica de Manchester (BRC) do Instituto Nacional de Pesquisa em Saúde e Cuidados (NIHR).

Ela acrescentou: “A plataforma da AOA Dx tem o potencial de melhorar significativamente o cuidado e os desfechos das pacientes diagnosticadas com câncer de ovário. Estamos ansiosos para continuar avançando nessa pesquisa importante por meio de novos estudos prospectivos, a fim de validar e expandir nossa compreensão sobre como essa tecnologia pode ser integrada aos sistemas de saúde existentes.”