Publicado em junho no periódico Clinical Nutrition ESPEN, o artigo “Determinação de um novo preditor de mortalidade por câncer gástrico baseado em variáveis de radiodensidade da composição corporal” apresenta um exemplo de como ferramentas desenvolvidas no contexto da Física podem contribuir para responder a problemas de outras áreas do conhecimento. Entre os autores do estudo está o físico Jun Takahashi, professor titular do Instituto de Física Gleb Wataghin da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).
Graduado, mestre e doutor pela Universidade de São Paulo (USP), Takahashi realizou pós-doutorado no Brookhaven National Laboratory, nos Estados Unidos, na área de Física de Altas Energias. Sua trajetória acadêmica também está ligada à Física de Partículas Elementares e de Campos. Na Unicamp, ele atua no Departamento de Raios Cósmicos e Cronologia do Instituto de Física Gleb Wataghin.
Multidisciplinar, o trabalho recém-publicado reúne pesquisadores do Instituto de Física e da Faculdade de Ciências Médicas da Unicamp, além de profissionais de áreas como Nutrição e Educação Física. “Eu fico muito feliz em poder falar sobre esse trabalho, porque é o resultado de uma equipe multidisciplinar”, afirma.
A aproximação entre as diferentes áreas teve início com uma questão colocada pelo oncologista José Barreto, professor titular da FCM. Em vez de concentrar a análise exclusivamente nas características do tumor, a proposta era considerar o paciente de forma ampla, incorporando informações sobre sua composição corporal ao diagnóstico e ao prognóstico.
“Ele não queria tratar apenas o tumor”, explica Takahashi. “A ideia é entender o paciente oncológico como um todo.” Essa perspectiva abriu espaço para o uso de ferramentas familiares aos físicos que trabalham com grandes volumes de dados, permitindo analisar esses conjuntos de informações e estabelecer correlações entre diferentes variáveis. Técnicas de aprendizado de máquina desenvolvidas nesse contexto poderiam, portanto, ser adaptadas para lidar com dados médicos.
“Foi assim que eu, como físico de partículas e físico nuclear de altas energias, fui parar nisso. Afinal, nós sabemos e gostamos de analisar dados”, diz Takahashi. Segundo ele, a experiência adquirida em colaborações experimentais permite desenvolver muitas ferramentas, incluindo aquelas que utilizam aprendizado de máquina e permitem a análise de grandes volumes de dados e de grandes números de variáveis, de forma a integrá-las e correlacioná-las.
No estudo, os pesquisadores analisaram retrospectivamente 461 pacientes com adenocarcinoma gástrico atendidos no Hospital de Clínicas da Unicamp entre 2009 e 2018. A partir de imagens de tomografia computadorizada, foram extraídas informações sobre diferentes componentes da composição corporal, incluindo tecido adiposo visceral, tecido adiposo subcutâneo e músculo esquelético.
Uma das contribuições da equipe de Física foi justamente desenvolver um código que faz automaticamente a extração da informação de uma imagem de tomografia computadorizada dos diferentes tecidos, e, a partir dessa informação, extrair a chamada radiômica, termo que designa as variáveis estatísticas da imagem.
A partir da análise sistemática dessas variáveis, o grupo chegou ao VMD, definido como a diferença entre a mediana da radiodensidade do tecido adiposo visceral e a mediana da radiodensidade do músculo esquelético. Tal variável apresentou forte associação com a sobrevida dos pacientes.
“Nós percebemos que essa variável, apesar de simples, por ser uma subtração de duas grandezas obtidas da imagem de tomografia computadorizada, tinha uma correlação muito grande com a sobrevida do paciente”, afirma Takahashi.
Os resultados indicam que pacientes com valores mais elevados de VMD apresentaram um prognóstico significativamente pior. A sobrevida global mediana foi de 13,8 meses no tercil superior (uma das três partes da amostra) , contra 58,5 meses no tercil inferior. Na análise multivariada, o VMD permaneceu associado de forma independente à mortalidade, mesmo após o ajuste por características clínicas e patológicas. A associação foi particularmente pronunciada entre as mulheres.
A relevância do indicador também reside na possibilidade de complementar o tradicional sistema TNM, que classifica o câncer de acordo com o tumor, os linfonodos e a presença de metástases. Ou seja, o VMD introduz uma informação adicional na equação: a condição geral do paciente.
“O VMD vem, nesse sentido, integrar a composição corporal, ou seja, o estado do paciente no prognóstico para o tratamento de câncer. Com ele nós estamos olhando não somente para o tumor, mas também para o paciente”, reforça, acrescentando que, dependendo da situação do VMD, um paciente diagnosticado com estágio 2 pode ter uma curva de sobrevida similar à de um paciente de estágio 3.
A abordagem tem potencial para, no futuro, contribuir com estratégias de tratamento mais individualizadas. O pesquisador ressalta, porém, que o trabalho ainda representa uma etapa inicial. O estudo foi retrospectivo e realizado com pacientes de um único centro. Para que o marcador possa avançar em direção à aplicação clínica, será necessário validá-lo em outras populações.
“Na medicina, é muito importante essa outra fase, que geralmente vem mais para o final, e é um estudo prospectivo”, explica. “Você aplica a sua proposta, a sua hipótese, para o paciente futuro e confirma que, de fato, a decisão que você tomou foi melhor para o paciente.”
Para Takahashi, um dos aspectos mais interessantes da experiência foi justamente a possibilidade de colocar diferentes especialidades em diálogo. A colaboração, segundo ele, também exigiu que o próprio grupo de físicos aprendesse conceitos e linguagens de outras áreas.
“Essa experiência de trabalhar com uma equipe multidisciplinar é muito gratificante”, afirma, reconhecendo, contudo, que a integração não é simples. “Fatores como os termos técnicos e a forma de trabalho acabam sendo barreiras muito difíceis.” Para superá-las, ele salienta que foi necessário um processo contínuo de aprendizado. “Depois das nossas reuniões, eu tive que ir para a física médica para entender conceitos desconhecidos para mim.”
A despeito dos desafios, o pesquisador identifica na possibilidade de transitar entre diferentes áreas uma importante oportunidade para a comunidade de físicos. “Eu acho que os físicos têm uma capacidade de resolver problemas e buscar novas abordagens. Isso é muito importante, pois permite que a gente atue e trabalhe em outras áreas”, observa.
Takahashi acrescenta que a experiência já produziu desdobramentos para o grupo do Instituto de Física Gleb Wataghin. Depois da colaboração no estudo oncológico, a equipe passou a receber convites para trabalhar com pesquisadores de outras áreas da saúde, inclusive da Educação Física, sempre buscando apresentar soluções relacionadas à integração de diferentes conjuntos de dados.
Esse movimento, acredita ele, ganha importância em um cenário em que a quantidade de informações cresce exponencialmente. “Vivemos uma época em que temos muitos dados. E há necessidade de analisar corretamente esses dados para extrair informações relevantes e úteis.”
O pesquisador ressalta que sua atividade principal continua sendo a Física Nuclear de Altas Energias. Mas a experiência com a equipe multidisciplinar ampliou seu campo de atuação e mostrou, na prática, como métodos desenvolvidos para investigar questões fundamentais da Física podem encontrar aplicações em problemas concretos de outras áreas.
“Tem sido fantástico trabalhar esses problemas que são trazidos para nós por outras áreas”, resume. “Claro que eu continuo trabalhando na área de Física Nuclear de Altas Energias, é o meu core business, é o meu feijão com arroz, mas tem sido cada dia mais interessante trabalhar nessas outras áreas”, conclui.
Assista à entrevista
Por Leandro Haberli
