Uma nova tecnologia de ultrassom desenvolvida na Johns Hopkins consegue distinguir massas mamárias líquidas de sólidas com precisão quase perfeita, um avanço que pode evitar que pacientes, especialmente aquelas com tecido mamário denso, sejam submetidas a exames de acompanhamento desnecessários, procedimentos dolorosos e ansiedade.

Nos testes iniciais com pacientes reais, os médicos que trabalharam com o novo método identificaram as massas corretamente em 96% dos casos — eles acertaram em apenas 67% dos casos ao analisar as mesmas massas com suas ferramentas convencionais.

"Isso é importante porque os benefícios do ultrassom na detecção do câncer de mama podem ser limitados pela semelhança na aparência entre massas fluidas benignas e massas sólidas, que podem ser cancerosas", disse a autora sênior Muyinatu "Bisi" Bell , engenheira biomédica e elétrica da Johns Hopkins, especializada em tecnologia de imagem. "Nossa conquista mudará o panorama do diagnóstico do câncer de mama. Os radiologistas poderão ter diagnósticos imediatamente mais precisos. E as pacientes não serão encaminhadas para biópsias e procedimentos invasivos quando houver maior confiança de que uma massa não representa motivo de preocupação."

O estudo, financiado pelo governo federal, foi publicado hoje na revista Radiology Advances .

Recomenda-se que toda mulher acima de 40 anos faça uma mamografia para detectar o câncer de mama precocemente. No entanto, os resultados podem ser inconclusivos para mulheres com tecido mamário denso. Essas mulheres geralmente são encaminhadas para ultrassonografias — uma tecnologia que também apresenta dificuldades em casos de tecido mamário denso.

A ultrassonografia funciona enviando ondas sonoras através de uma sonda para dentro da mama. O som reflete em estruturas como nódulos e é registrado. Quando funciona perfeitamente, o som viaja diretamente do nódulo de volta para a sonda. Mas, em tecidos mamários densos, o som se dispersa antes de atingir o nódulo, causando "ruído acústico" na imagem. Um cisto benigno preenchido com líquido, que deveria aparecer preto nas imagens, muitas vezes aparece acinzentado por dentro, assim como um crescimento cancerígeno.

O novo método não altera nada na produção de ultrassom, mas aprimora a forma como os sinais são processados. O ultrassom convencional se baseia na amplitude dos sinais, transformando sinais altos e baixos em pretos, brancos ou cinzas. O novo método é "baseado em coerência", o que significa que a imagem se baseia na similaridade entre os sinais vizinhos.

Além de fornecer imagens mais nítidas, o novo sistema facilita ainda mais o trabalho dos radiologistas, atribuindo uma pontuação numérica a cada massa — apenas aquelas acima de um determinado limite são consideradas preocupantes.

"É realmente empolgante porque o que fazemos é pegar os mesmos dados de ultrassom, obtidos pelo mesmo processo, mas alteramos o processamento do sinal e fazemos um trabalho muito melhor na interpretação dessas imagens", disse Bell. "Quando combinamos o visual com uma pontuação numérica, é aí que a tecnologia realmente mostra a maior melhoria. Ela elimina a fadiga de decisão ao automatizar algo que normalmente exigiria mais raciocínio e interpretação."

Um estudo com 132 pacientes determinou que os radiologistas conseguem identificar massas corretamente em 96% dos casos usando a nova tecnologia, em comparação com 67% dos casos com o ultrassom tradicional.

"Os resultados deste estudo são importantes para a nossa especialidade porque sugerem que esta técnica pode melhorar a nossa capacidade de diferenciar entre massas sólidas e certos tipos de cistos que podem simular massas sólidas na ecografia", afirmou a coautora Eniola Oluyemi , radiologista diagnóstica da Johns Hopkins Medicine. "Esta maior precisão diagnóstica pode levar a menos resultados falso-positivos e diminuir a necessidade de acompanhamento e biópsias, ajudando assim a proporcionar maior tranquilidade aos nossos pacientes no momento do exame inicial."

A inteligência artificial existente consegue distinguir entre massas benignas e cancerosas em imagens de ultrassom. A equipe acredita que sua inovação, usada em conjunto com a IA, poderá permitir que os médicos, em uma consulta inicial de ultrassom, determinem rapidamente a composição de uma massa e se ela é cancerosa.

Bell também espera que a inovação possa um dia se tornar algo que as pessoas possam usar em casa, como parte de um autoexame de mama.

"Minha visão a longo prazo é que, à medida que a sociedade se torne mais autossuficiente e os ultrassons se tornem ainda mais acessíveis do que são hoje, os pacientes talvez não precisem mais ir a um hospital ou clínica especializada — nossa abordagem poderia ser realizada em casa", disse Bell. "Com um exame de ultrassom de baixo custo, um único número extraído de uma imagem de ultrassom baseada em coerência poderia indicar se um nódulo palpável na mama é ou não motivo de preocupação."

Os autores, todos da Johns Hopkins, incluem Arunima Sharma; Madhavi Tripathi; Emily B. Ambinder; Lisa A. Mullen; Babita Panigrahi; Joana Rossi; Nethra Venkatayogi e Kelly S. Myers.