Usando a matemática para otimizar o tratamento do câncer de tireoide

Um grupo de estudantes da Universidade de Ciências (Universidade Nacional do Vietnã, Hanói) foi pioneiro no uso de modelos matemáticos para otimizar o tratamento do câncer de tireoide.

O câncer de tireoide é um dos cânceres endócrinos mais comuns. Embora tenha uma alta taxa de sucesso, o risco de recorrência é sempre uma preocupação constante para os pacientes e um desafio para a medicina. O trabalho "Aplicação da Matemática no Diagnóstico e Tratamento do Câncer de Tireoide", dos alunos Tran Van Luat (K66 Matemática - TI) e Nguyen Dinh Quang (K67 Programa de Talentos em Matemática) da Universidade de Ciências Naturais (Universidade Nacional do Vietnã, Hanói), trouxe uma abordagem nova e promissora no uso de modelos matemáticos para otimizar os regimes de tratamento do câncer de tireoide, visando um tratamento personalizado.

Nguyen Dinh Quang (capa à esquerda) e Tran Van Luat com pôsteres sobre seu trabalho na Conferência de Estudantes de Ciências de 2025 da Universidade de Ciências Naturais.

De preocupações práticas a soluções matemáticas inovadoras

Compartilhando a ideia de criar o projeto, Nguyen Dinh Quang afirmou que, por meio de pesquisas práticas, a equipe de pesquisa percebeu que, atualmente, o regime de tratamento para câncer de tireoide diferenciado depende principalmente da tireoidectomia seguida de tratamento adjuvante com iodo radioativo (RAI). No entanto, determinar a dose ideal de RAI para cada paciente ainda é subjetivo, baseando-se amplamente na experiência clínica do médico e não em instrumentos de dosagem precisos. Isso pode levar alguns pacientes a não receberem a dose necessária, aumentando o risco de recorrência, enquanto outros sofrem efeitos colaterais indesejados devido a uma dose muito alta de radiação.

Atualmente, o processo de tratamento do câncer de tireoide no Vietnã, incluindo a determinação da dose de radiação para os pacientes, segue rigorosamente as normas do Ministério da Saúde . No entanto, na realidade, os médicos ainda dependem amplamente de sua experiência clínica para determinar a dose ideal de radiação. Ao mesmo tempo, eles não dispõem de uma ferramenta de suporte eficaz para obter uma visão abrangente e prever com precisão a progressão da doença.

“Com base nessas preocupações, com a orientação do Dr. Nguyen Trong Hieu, Professor Associado, do Dr. Tang Quoc Bao (Universidade de Graz, Áustria) e do Mestre Residente Nguyen Thi Phuong (Hospital Militar Central, 108), aplicamos corajosamente nossa expertise em matemática para encontrar uma solução. Podemos dizer que este é um dos estudos pioneiros no Vietnã na aplicação da matemática para auxiliar o processo de tratamento”, disse Quang.

Modelagem e otimização: chave para um tratamento personalizado

Para resolver o problema acima, a equipe de pesquisa construiu um modelo matemático com foco na simulação de grandezas biológicas importantes no tratamento do câncer diferenciado de tireoide, incluindo: o número de células cancerosas (N), a concentração de tireoglobulina (Tg) e anticorpos antitireoglobulina (AbTg) - biomarcadores importantes para monitorar a resposta ao tratamento, juntamente com a dose de iodo radioativo usada (A).

Quang e sua equipe de pesquisa apresentaram seu tema na sessão plenária da Conferência de Estudantes de Ciências. O tema conquistou o segundo lugar.

Notavelmente, este modelo foi projetado para ser mais simples do que alguns dos modelos mais complexos já desenvolvidos, mas ainda assim refletir com precisão as principais interações biológicas. O objetivo da equipe é alcançar um modelo altamente aplicável em ambientes clínicos, fácil de integrar e usar.

Com base no modelo matemático, o grupo de alunos continuou a desenvolver um problema de controle ótimo. O objetivo deste problema é encontrar a dose e o esquema ideais de radioiodoterapia para cada paciente específico, a fim de atingir múltiplos objetivos simultaneamente: reduzir o número de células cancerígenas da forma mais eficaz possível, estabilizar as concentrações dos biomarcadores Tg e AbTg e, igualmente importante, minimizar os efeitos colaterais desnecessários da dose de radiação.

Quando aplicados para simular resultados de tratamento, os cálculos mostram razoabilidade, podem ajudar a encurtar o período de tratamento para pacientes e ajudar os médicos a considerar a redução das doses de tratamento.

Simulações em três grupos representativos de pacientes — desde aqueles com boa resposta ao tratamento, aqueles com resistência moderada ao radioiodo (RAI) até aqueles com forte resistência ao RAI — mostraram que o modelo foi capaz de prever a progressão da doença com base em dados laboratoriais de base e que o modelo poderia fornecer um cronograma e dosagem de RAI mais apropriados do que os regimes de tratamento reais usados.

Ao comparar a “dose real” e a “dose recomendada pelo modelo”, os resultados mostraram que a estratégia de tratamento ideal proposta pelo modelo melhorou significativamente a taxa de controle das células cancerígenas e trouxe importantes concentrações biológicas de volta aos níveis normais.

Aplicações potenciais para a medicina personalizada

Para concretizar um projeto tão interdisciplinar, especialmente a combinação de matemática e medicina, é necessário um grande esforço por parte dos membros. Quang compartilhou que, como estudante de Matemática, a transição para uma área relacionada à Medicina enfrentou muitas dificuldades no início. Nos primeiros meses, cerca de 2 a 3 meses, o grupo teve que se esforçar muito para aprender e compreender os mecanismos médicos. Houve noites em que tivemos que ficar acordados para ler documentos.

Felizmente, o grupo recebeu apoio entusiasmado de especialistas médicos e médicos. Quando havia questões que não eram claramente compreendidas, o grupo discutia pessoalmente ou online. Uma das experiências memoráveis ​​foi a primeira vez que o grupo foi ao 108º Hospital Militar Central, onde puderam interagir e trabalhar diretamente com a equipe médica, coletar dados e observar o exame médico e o processo de tratamento.

“Passamos cerca de 3 horas conversando com médicos para coletar dados e trocar experiências. Além disso, também tivemos a oportunidade de observar parte do processo de exame e tratamento médico, o processo de tratamento dos pacientes. Foram experiências realmente interessantes e úteis”, compartilhou Quang.

Quang afirmou que, se essa pesquisa receber atenção, investimento e desenvolvimento, será uma poderosa ferramenta de apoio aos médicos. Ela não só ajuda a prever a progressão da doença em um futuro próximo, nos próximos 4 a 5 anos, como também fornece sugestões sobre a próxima dose de tratamento mais adequada para cada paciente.

A equipe agora está testando ativamente o modelo com mais conjuntos de dados de pacientes, focando especificamente em pacientes com altos níveis de AbTg — um grupo que anteriormente recebeu pouca atenção de outros estudos.

Além disso, a equipe está desenvolvendo um aplicativo de software que pode recomendar automaticamente a dose adequada de tratamento com radioiodo para cada indivíduo, com base nos dados de entrada. Se o projeto for bem-sucedido, o objetivo adicional é desenvolver um aplicativo específico (app).

Em particular, o grupo está preparando um manuscrito científico para publicação em periódicos internacionais de prestígio. "Esperamos que o trabalho contribua para a tendência de tratamento personalizado que vem se desenvolvendo cada vez mais na medicina moderna", compartilhou Quang.

Fonte: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html