O que são miomas? Na Itália, estudo do Instituto Nacional do Câncer usa radiômica para diagnosticar miomas uterinos
Miomas ou miomas uterinos são neoformações benignas muito comuns e frequentemente assintomáticas resultantes de uma proliferação excessiva de tecido muscular liso
Os miomas geralmente surgem na parede uterina (miométrio) e, mais raramente, podem crescer no nível do ovário ou se separar do útero, ao qual permanecem conectados por um pequeno pedúnculo.
O tamanho dos miomas varia muito de alguns mm a mais de 20 cm
Os miomas podem ser assintomáticos e ser diagnosticados durante um check-up de rotina ou podem estar associados a sintomas incapacitantes, incluindo: ciclos menstruais hemorrágicos e anemia, dor pélvica, dor durante a relação sexual (dismenorreia), urgência urinária, infertilidade, aborto e complicações na gravidez.
As causas que levam à formação de miomas uterinos não são completamente conhecidas, embora uma predisposição genética e subsequente suscetibilidade à estimulação hormonal tenham sido reconhecidas.
A contraparte maligna dos miomas, o sarcoma, é um tumor raro e frequentemente fatal
O diagnóstico correto de miomas e sarcomas é um verdadeiro desafio para o ginecologista e a ultrassonografia é o método diagnóstico de primeira escolha; o ultrassom está sempre à disposição do ginecologista, é rápido, barato e não requer preparo por parte do paciente.
Infelizmente, o ultrassom depende do operador e um bom treinamento do operador é essencial para um exame preciso.
O tratamento dos miomas é escolhido de acordo com sua localização, tamanho, idade da paciente, seu estado de saúde e seu desejo de ter filhos.
A cirurgia para miomas uterinos tem como objetivo ser conservadora e minimamente invasiva, por isso é frequentemente proposta para pacientes jovens que ainda não completaram seu projeto reprodutivo.
Infelizmente, até o momento, não existem métodos diagnósticos capazes de distinguir com boa acurácia neoformações malignas de miomas, com risco de cirurgia inadequada no caso de sarcoma oculto e piora do prognóstico do paciente.
A este respeito, em 2014, a Food and Drug Administration (FDA) dos Estados Unidos alertou os profissionais de saúde contra o uso do morcelador uterino, uma ferramenta cirúrgica usada para 'fragmentar' grandes miomas (que são então retalhados e podem ser removidos através de trocateres laparoscópicos) , pois poderia promover a disseminação de restos tumorais no abdômen no caso de uma lesão maligna oculta.
Um diagnóstico pré-operatório preciso é essencial para o planejamento de uma cirurgia adequada (conservadora em caso de mioma, demolitiva em caso de sarcoma uterino).
Um estudo [1] foi publicado recentemente na Gynecologic Oncology, resultado do trabalho de pesquisadores do Istituto Nazionale dei Tumori di Milano em colaboração com o spin-off da universidade DeepTrace Technologies IUSS-Pavia, justamente para atender a essa necessidade.
Myomas: pesquisadores criaram um modelo reproduzível usando radiômica aplicada a imagens de ultrassom
As imagens das neoformações uterinas, neste caso obtidas por meio de avaliação ultrassonográfica, são “lidas” por software de radiômica e inteligência artificial, que reconhece diversas características do tumor como forma, volume e estrutura do tecido.
Este modelo é capaz de discriminar formações benignas de malignas com boa precisão, representando assim uma importante ferramenta de suporte à decisão para o clínico.
Uma vantagem importante do modelo construído é que ele não depende do operador e, portanto, pode ser reproduzido.
O próximo objetivo será uma validação prospectiva e multicêntrica do modelo preditivo construído, de modo a testar sua real eficácia na prática clínica para subsidiar o planejamento de um tratamento o mais personalizado possível para o paciente.
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Fonte:
Chiappa V, et al. Uso de rADioMIcs e aprendizado de máquina com ultrassonografia para o diagnóstico diferencial de tumores miometRIAL (estudo piloto do ADMIRAL). Radiômica e diagnóstico diferencial de tumores miometriais. Gynecol Oncol.2021 15 de abril: S0090-8258 (21) 00274-2.