Hélder Oliveira, docente do Departamento de Ciência de Computadores da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP) e investigador do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), lidera um projeto que desenvolveu uma metodologia não invasiva para o rastreio e diagnóstico precoce do cancro do pulmão, com recurso à imagiologia médica.
“A técnica standard para avaliar o estado mutacional do cancro recorre à biopsia, que produz resultados altamente fiáveis, mas é um método bastante invasivo e em alguns casos pode trazer complicações ao paciente. Adicionalmente, esta técnica não é capaz de caracterizar globalmente o cancro, pois apenas é retirada uma porção de tecido. Uma solução alternativa passa por fazer esta caracterização a partir dos exames radiológicos baseados em Tomografia Computorizada, os mesmos que são utilizados para o diagnóstico inicial”, explica Hélder Oliveira.
Foi assim que nasceu projeto LuCaS, cujo objetivo passa por otimizar os sistemas de apoio à decisão na caracterização daquele que é um dos tipos de cancro mais frequentes e mortíferos em todo o mundo. Este projeto conta também com uma equipa de investigadores da Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP), do Centro Hospitalar Universitário de São João e do Instituto de Investigação e Inovação em Saúde da U.Porto (i3S).
De acordo com o cientista e líder do projeto, “a imagiologia médica permite a obtenção de um grande conjunto de informação útil, a partir de uma abordagem holística, englobando uma caracterização completa, abrindo oportunidades para investigar a relação entre as manifestações visuais presentes numa imagem médica e o perfil genético do cancro, usando uma abordagem não-invasiva”.
“Assim, a tecnologia que estamos a utilizar terá uma abrangência maior do que a própria biópsia, pois é baseada em informação tridimensional e é não-invasiva. Desta forma, também reduz fortemente os custos”, conclui o docente da FCUP.
O projeto LuCaS (Lung Cancer Screening – A non-invasive methodology for early diagnosis) conta com o cofinanciamento do COMPETE 2020, no âmbito do SAICT – Sistema de Apoio à Investigação Científica e Tecnológica, envolvendo um investimento elegível de 239 mil euros, o que resultou num incentivo FEDER de 203 mil euros.
