Utilizando 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 apresente uma alta taxa de sucesso, o risco de recorrência é 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 de Hanói), trouxe uma abordagem nova e promissora para o uso de modelos matemáticos na otimização de regimes de tratamento do câncer de tireoide, visando um tratamento personalizado.

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

Desde questões práticas até soluções matemáticas inovadoras.

Ao compartilhar a ideia de criação do projeto, Nguyen Dinh Quang afirmou que, por meio de pesquisa prática, a equipe de pesquisa percebeu que, atualmente, o tratamento para o câncer diferenciado da tireoide se baseia principalmente na tireoidectomia seguida de tratamento adjuvante com iodo radioativo (RAI). No entanto, a determinação da dose ideal de RAI para cada paciente ainda é subjetiva, baseando-se em grande parte na experiência clínica do médico, em vez de ferramentas de dosagem precisas. Isso pode levar a que alguns pacientes não recebam a dose necessária, aumentando o risco de recorrência, enquanto outros sofrem efeitos colaterais indesejáveis ​​devido a uma dose excessiva 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 prática, os médicos ainda dependem muito da sua experiência clínica para determinar a dose ideal de radiação. Além disso, não dispõem de ferramentas de apoio eficazes que lhes permitam ter uma visão abrangente e prever com precisão a progressão da doença.

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

Problemas de modelagem e otimização: a chave para um tratamento personalizado.

Para resolver o problema acima, a equipe de pesquisa construiu um modelo matemático que se concentra na simulação de quantidades biológicas essenciais no tratamento do câncer diferenciado da tireoide, incluindo: o número de células cancerígenas (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 utilizada (A).

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

Notavelmente, este modelo foi projetado para ser mais simples do que alguns dos modelos mais complexos que existiam anteriormente, garantindo ainda assim uma representação precisa das principais interações biológicas. O objetivo da equipe é alcançar um modelo altamente aplicável em contextos 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 desse problema é encontrar a dose e o esquema de tratamento com iodo radioativo (RAI) ideais para cada paciente específico, a fim de atingir múltiplos objetivos simultaneamente: reduzir da forma mais eficaz possível o número de células cancerígenas, estabilizar as concentrações dos biomarcadores Tg e AbTg e, igualmente importante, minimizar os efeitos colaterais desnecessários da dose de radiação.

Quando aplicados à simulação de resultados de tratamento, os cálculos mostram-se razoáveis, podem ajudar a encurtar o período de tratamento para os pacientes e, ao mesmo tempo, auxiliar os médicos a considerarem a redução das doses de tratamento.

Simulações em três grupos típicos de pacientes – aqueles que responderam bem ao tratamento, aqueles com resistência moderada ao iodo radioativo e aqueles com alta resistência ao iodo radioativo – mostraram que o modelo foi capaz de prever bem a progressão da doença com base nos dados dos testes iniciais. Como resultado, o modelo pôde fornecer um esquema e uma dose de iodo radioativo mais adequados do que os regimes de tratamento realmente aplicados.

Ao comparar a “dose real” com 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 concentrações biológicas importantes de volta aos níveis normais.

Aplicações potenciais para a medicina personalizada

Para que um projeto interdisciplinar como esse, especialmente a combinação de matemática e medicina, se concretize, é necessário um grande esforço por parte dos membros. Quang compartilhou que, como estudante de matemática, a transição para uma área relacionada à medicina inicialmente apresentou muitas dificuldades. Nos primeiros dois ou três meses, o grupo teve que se esforçar bastante para aprender e compreender os mecanismos médicos. "Havia noites em que precisávamos ficar acordados lendo documentos."

Felizmente, o grupo recebeu apoio entusiasmado de especialistas e médicos. Quando surgiam dúvidas, o grupo as discutia pessoalmente ou online. Uma das experiências memoráveis ​​foi a primeira vez que o grupo visitou o Hospital Central Militar 108, entrou em contato e trabalhou diretamente com a equipe médica, coletou dados e observou o processo de exame e tratamento médico.

“Passamos cerca de 3 horas sentados 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, ela se tornará uma ferramenta de apoio poderosa para os médicos. Ela não só ajudará a prever a progressão da doença em um futuro próximo, nos próximos 4 a 5 anos, como também a fornecer sugestões sobre a dosagem do tratamento mais adequada para cada paciente.

A equipe está agora testando ativamente o modelo com mais conjuntos de dados de pacientes, concentrando-se especificamente em pacientes com altos níveis de AbTg – uma população que anteriormente recebeu pouca atenção de outros estudos.

Além disso, a equipe está desenvolvendo um aplicativo de software que pode recomendar automaticamente a dose de tratamento com iodo radioativo (RAI) adequada para cada indivíduo, com base em dados inseridos. Se o projeto for bem-sucedido, o objetivo seguinte é desenvolver um aplicativo específico.

Em particular, o grupo está preparando um manuscrito científico para submeter à publicação em prestigiadas revistas internacionais. "Esperamos que o trabalho contribua para a tendência de tratamento personalizado que está 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