O Por dentro da Pesquisa avança na investigação da falência medular, com a palestra “Genômica e Inteligência Artificial (IA) no diagnóstico diferencial de síndromes de falência de medula óssea” , ministrada pela Dra. Flávia Donaires. A pesquisadora atua no Laboratório de Hematologia Translacional do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP-USP).
As síndromes de falência medular correspondem a um grupo de doenças causadas por dano à célula-tronco e progenitora hematopoética (CTPH). As condições clínicas mais frequentes são a anemia aplástica, aplasia pura de série vermelha e neutropenia congênita grave. O diagnóstico é feito entre causas herdadas e adquiridas.
Uma parceria internacional envolvendo pesquisadores do National Institutes of Health (NIH-EUA), da USP e do CTC-USP desenvolveu um algoritmo de machine learning para apoiar esta análise. A técnica pode auxiliar na melhor decisão clínica, já que a orientação errada pode expor os pacientes a terapias ineficazes e caras, regimes de condicionamento de transplantes tóxicos e uso inapropriado de um membro da família como doador de células-tronco.
O machine learning é um método de leitura de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Fique atento às novas edições da série! Os vídeos são publicados nas mídias sociais do CTC-USP e no canal do KZfaq do Hemocentro RP.