O câncer de pâncreas em estágio inicial raramente causa sintomas. Os sintomas geralmente só aparecem quando o câncer é grande o suficiente para afetar órgãos próximos ou se espalha.

Os sintomas podem incluir:
- Dor no abdômen
- Perda de apetite
- Náusea e vômito
- Perda de peso
- Mudança no hábito intestinal, incluindo diarréia, prisão de ventre ou sensação de esvaziamento incompleto
- Icterícia (pele e olhos amarelados e urina escura).

Sinais menos comuns:
- Forte dor nas costas
- Aparecimento de diabetes (10-20% das pessoas com cancro do pâncreas desenvolvem diabetes).

Embora as perspectivas gerais para aqueles que lidam com câncer do pâncreas tenham melhorado nas últimas décadas, este continua sendo um dos cânceres mais difíceis de se tratar.

Quando analisamos o prognóstico e a esperança de vida do cancro do pâncreas, geralmente focamo-nos na taxa de sobrevivência de cinco anos – a percentagem de pessoas que ainda vivem cinco anos após o diagnóstico do câncer pancreático.

A taxa geral de sobrevivência em cinco anos para o câncer de pâncreas é de 7,2%. Quando consideramos os que não se espalharam para além do pâncreas (chamados “localizados”), a taxa de sobrevivência é de 27,1%.

Para os que se espalharam, mas apenas para áreas próximas (chamados cancros “Regionais”), a taxa de sobrevivência é de 10,7%.

Para cânceres que se espalharam além disso (chamados de câncer “distante” ou “metastático”), a taxa de sobrevivência é de 2,4%.

Um modelo de inteligência artificial (IA) mostra potencial para detectar câncer de pâncreas “oculto” em estágio inicial em exames de indivíduos assintomáticos, abrindo caminho para intervenção cirúrgica e cura, sugere uma nova pesquisa, publicada recentemente na revista médica “Gastroenterology”.

Os pesquisadores utilizaram um conjunto diversificado de dados de 3.014 tomografias computadorizadas: 1.105 tomografias computadorizadas de diagnóstico com adenocarcinoma ductal pancreático (PDA) e 1.909 tomografias computadorizadas de controle. Do total, 696 tomografias computadorizadas de diagnóstico com PDA e 1.080 tomografias computadorizadas de controle foram usadas como um subconjunto de treinamento do modelo de IA, e 409 tomografias computadorizadas com PDA e 829 tomografias computadorizadas de controle foram usadas como um subconjunto de teste de resistência intramural.

O modelo também foi testado em uma coorte simulada que avaliou o risco de PCA em diabetes recente; conjuntos de dados públicos multicêntricos (194 tomografias computadorizadas com PDA e 80 controles); e uma coorte de 100 tomografias computadorizadas pré-diagnósticas, adquiridas incidentalmente 3-36 meses antes do diagnóstico de PCA, e 134 controles.

O modelo classificou corretamente 360 tomografias computadorizadas com PDA (88%) e 783 tomografias computadorizadas de controle (94%) no subconjunto de testes intramurais. A precisão média foi de 0,92, Nos mapas de calor, as áreas de ativação se sobrepuseram ao tumor em 350 das 360 tomografias computadorizadas (97%). O desempenho foi alto em todos os estágios do tumor. O desempenho foi comparável para tumores hipodensos versus isodensos, dados demográficos dos pacientes, espessuras dos cortes de TC e fornecedores.

O PDA oculto foi detectado em tomografias computadorizadas pré-diagnósticas em média 475 dias antes do diagnóstico clínico.

O estudo sugere assim que o modelo de inteligência artificial possa mitigar as inadequações da imagem latente e os erros diagnósticos na interpretação, que muitas vezes contribuem para o diagnóstico tardio do câncer do pâncreas.