AVALIAÇÃO DE CONJUNTOS DE DADOS DE IMAGENS DE ASPIRADO DE MEDULA ÓSSEA APLICADOS PARA O DIAGNÓSTICO DE DOENÇAS HEMATOLÓGICAS POR INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Objetivo: Revisar a literatura sobre bancos de dados de imagens de microscopia de aspirado de Medula Óssea (MO) na pesquisa e diagnóstico de doenças hematológicas por Inteligência Artificial (IA). Metodologia: Foi realizado coleta de estudos nos bancos de dados: Science Direct, Google Acadêmico e Scielo, utilizando os termos de busca: (“Bone Marrow Dataset”) AND (“Artificial Intelligence”) entre o ano de 2019 a 2024, em títulos, palavras-chave e resumos dos documentos. As informações extraídas dos estudos foram: (1) quantidade de imagens de células obtidas; (2) quantidade de lâminas de MO usadas; (3) quantidade de categorias de células analisadas; (4) precisão obtida pela IA. Resultados: Foram selecionados e analisados 16 artigos, dos quais foram identificados bancos de dados com total de imagens variando de 1.797 a 171.374. As lâminas de esfregaço de MO de pacientes utilizadas variaram de 70 a 945. Além disso, o número de categorias de grupos celulares classificados apresentou amplitude de 7 a 25. No geral, os estudos apresentavam o desenvolvimento de IA para a identificação de células e diagnósticos de doenças como Mieloma Múltiplo e Leucemias, entretanto foi observado uma grande variedade no conjunto de dados de imagens de células da MO que foram utilizados. Houve uma diferença com relação à precisão média entre os sistemas desenvolvidos, com uma variação de 67,4% a 99,1%. Discussão: O exame e a diferenciação citomorfológica da MO é um importante pilar no diagnóstico de doenças malignas e não malignas que afetam o sistema hematopoiético. Embora existam métodos mais sofisticados, o exame citomorfológico continua sendo um primeiro passo importante no diagnóstico de muitas patologias intra e extramedulares. Entretanto, identificar e contar manualmente as diferentes classes de células torna-se cansativo, além da precisão da classificação e da contagem ser dependente da capacidade e experiência dos operadores. Pesquisas sobre diagnóstico de distúrbios hematopoiéticos com base em imagens de esfregaços de aspirado de MO têm atraído cada vez mais atenção com o desenvolvimento de métodos de IA. No entanto, a implementação da IA no diagnóstico de doenças hematológicas não está isenta de desafios, uma vez que para desenvolvimento da mesma é necessário um bom conjunto de dados de imagens de células da MO. Observou-se que a diferença na frequência de ocorrência de categorias de células na MO pode influenciar diretamente na precisão da IA, como nos neutrófilos que são mais facilmente encontrados e, consequentemente, melhor identificados, do que linfócitos imaturos. Conclusão: A análise revelou uma variabilidade nos bancos de dados de imagens de MO utilizados para desenvolver modelos de IA. Essa inconstância no tamanho dos conjuntos de dados destaca um desafio crucial para a eficácia dos modelos. Fato este que pode ser atribuído a complexidade e variabilidade das imagens médicas, tornando o conjunto de dados de imagens de MO um dos maiores desafios na pesquisa de diagnóstico patológico automatizado baseada em IA

AVALIAÇÃO PRELIMINAR DO BANCO DE DADOS DE IMAGENS DE ASPIRADO DE MEDULA ÓSSEA PARA IDENTIFICAÇÃO DE CÉLULAS DE PACIENTES COM MIELOMA MÚLTIPLO UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Objetivo: Avaliar o banco de dados construído a partir de imagens de aspirado de Medula Óssea (MO) de pacientes com Mieloma Múltiplo (MM), utilizado para a identificação de células por Inteligência Artificial (IA). Metodologia: A coleta de dados envolveu a obtenção de imagens de campos de lâminas de aspirado de MO de pacientes diagnosticados com mieloma múltiplo. Essas lâminas foram observadas em microscópio e fotógrafas com uso de smartphone acoplado à ocular. As células identificadas foram rotuladas e por fim foi realizado o treinamento com YOLO v.7. Resultados: O conjunto de dados utilizados no treinamento da IA consistiu em 512 fotografias digitais do campo de lâminas de MO, das quais foram rotuladas 1.891 imagens de plasmócitos (PLAS) e 1.931 imagens de não plasmócitos (N-PLAS). A partir desse dataset a IA obteve uma precisão acima 80% na identificação de PLAS e uma variação de 60% a 70% na identificação de N-PLAS. Discussão: O MM é uma doença onco-hematológica maligna caracterizada pela proliferação anormal de plasmócitos na medula óssea. O diagnóstico preciso e o monitoramento da progressão da doença são essenciais para um tratamento eficaz. As imagens de aspirado de MO desempenham um papel crucial na identificação e classificação das células envolvidas. Entretanto, o exame citomorfológico feito por microscopia é descrito como um processo laborioso e sujeito a variabilidade inter-observador. Com isto, o uso da IA no auxílio ao diagnóstico de doenças hematológicas tem se mostrado promissor nos últimos anos. Sabe-se que o desenvolvimento de IAs para diagnóstico é depende de bases de dados robustas em quantidade e qualidade dos dados, entretanto não existe um valor pré-estabelecido para determinar estes parâmetros. Apesar do atual banco de dados apresentar um bom desempenho para o treinamento de IA na identificação de PLAS, os resultados em um grupo tão heterogêneo, grupo N-PLAS, indica as limitações do conjunto de dados atual. Diante disto, percebe-se a necessidade de ampliar o banco de dados principalmente do grupo de células classificadas como N-PLAS que incluem: Blasto, precursores granulocíticos, neutrófilos, eosinófilo, basófilo, proeritroblasto, eritroblasto, linfócito, precursores normocíticos, megacariócito. A partir disso, será possível alcançar valores que garantam a segurança na identificação pela IA. Atualmente existe uma grande variedade de banco de dados de imagens de células da MO disponíveis. E em comparação com esses, o que vem sendo construído também se mostra promissor, principalmente por fornecer um novo banco de imagens condizente com a rotina hospitalar, ao utilizar como ferramenta de captura de imagem o aparelho smartphone, uma ferramenta acessível e de baixo custo. Conclusão: A construção do banco de dados de imagens de aspirado de MO de pacientes com MM é um passo fundamental para o avanço do diagnóstico e do monitoramento da doença utilizando IA. Os resultados preliminares obtidos com o treinamento da IA utilizando este banco de dados demonstram um enorme potencial para a sua implementação. O desenvolvimento contínuo e a expansão do banco de dados de imagens de aspirado de MO, aliados ao refinamento dos modelos de IA, têm o potencial de transformar a abordagem diagnóstica e terapêutica de doenças onco-hematológicas

ESTUDO PRELIMINAR DA ASSOCIAÇÃO DE MARCADORES DE MIELOBLASTOS COM A MUTAÇÃO NPM1 E FLT3 EM PACIENTES DIAGNOSTICADOS COM LMA NA BAHIA

Objetivo: O presente trabalho teve como objetivo avaliar os marcadores imunofenotípicos dos mieloblastos de pacientes com Leucemia Mieloide Aguda (LMA) mutados NPM1 e FLT3 -ITD no estado da Bahia. Metodologia: Foi avaliado amostras de 36 pacientes atendidos entre 2019 e 2023 no Hospital Universitário no estado da Bahia, diagnosticados com LMA por imunofenotipagem pelo Laboratório de Imunologia e Biologia Molecular (UFBA). Foi realizada a análise do status mutacional NPM1 e FLT3 -ITD por PCR, seguida de análise de fragmento. Os pacientes foram separados em três grupos com relação ao estado mutacional: a) NPM1 + com FLT3 -ITD-; b) NPM1 - com FLT3 -ITD+; c) NPM1 - e FLT3 -ITD-. Foi avaliado a frequência e a associação da mutação com os marcadores de progenitores mieloides: CD34, CD117, HLA-DR; marcadores mieloides: MPO, CD33, CD13; marcadores de maturação mieloide: CD11b, CD15, CD64; marcadores monocíticos: CD14 e CD38; marcadores em células tronco leucêmicas: CD45, CD123; marcador linfoide T: CD7. O critério de positividade para o marcador na imunofenotipagem foi considerado quando o cut off ≥ 10%. Resultados: Os pacientes avaliados tem em média 39 ± 12 anos, sendo 9 do sexo masculino e 27 do sexo feminino. A frequência dos marcadores nos grupos a) NPM1 + com FLT3 -ITD- (n = 6), b) NPM1 - com FLT3 -ITD+ (n = 6) e c) NPM1 - e FLT3 -ITD- (n = 24) foi respectivamente: CD34 (33,3%, 100% e 91,3%), CD117 (100%, 100% e 100%), HLA-DR (66,7%, 100% e 100%); MPO (100%, 50% e 87%), CD33 (100%, 100% e 91,3%), CD13 (83,3%, 100% e 91,7%); CD11b (16,7%, 16,7% e 17,4%), CD15 (0%, 16,7% e 20,8%), CD64 (66.7, 50,0% e 72,7%); CD14 (0%, 0% e 4,2%), CD38 (83,3%, 100% e 90,5%), CD45 (100%, 100% e 100%), CD123 (100%, 100% e 85%); CD7 (0,0%, 83,3% e 34,8%). O teste exato de Fisher mostrou que os dados parciais possuem associação da presença da mutação NPM1 com a frequência de expressão mais baixade CD34 (X2 (1) = 12,504; p = 0,004) e HLA-DR (X2 (1) = 10,253; p = 0,025), e FLT3-ITD com frequência de expressão mais alta de CD7 (X2 (1) = 5,930; p = 0,025). Discussão: O diagnóstico de LMA é realizado a partir da verificação de sinais e sintomas relacionados à doença, e confirmado por exames laboratoriais. De acordo com a European LeukemiaNet (ELN), além da classificação por imunofenotipagem, a identificação de mutações como em NPM1 (associado ao prognóstico favorável) e FLT3 -ITD (associado ao prognóstico menos favorável) é uma etapa essencial para a determinação do risco terapêutico na LMA. Pacientes com NPM1 mutado exibem um fenótipo heterogêneo, sendo relatado na literatura e nestes dados preliminares, que diversos pacientes com LMA e mutação NPM1 exibem frequência baixa da expressão de marcadores CD34 e HLA-DR, de forma similar a pacientes com leucemia aguda promielocítica (LPA/M3). Estudos sugerem que pacientes com CD34+ apresentam pior desfecho em relação a pacientes CD34-, de forma similar à classificação prognóstica favorável do estado mutacional NPM1. Além disso, assim como em outros estudos publicados, foi observado uma frequência maior de expressão de CD7 em pacientes com mutação FLT3-ITD. Conclusão: Os dados preliminares apresentam associação da mutação NPM1 com maior frequência de expressão dos marcadores CD34 e HLA-DR, e da mutação FLT3 -ITD com maior frequência de expressão de CD7, entretanto é necessária uma análise com maior número de pacientes para conclusões mais consolidadas, além da avaliação de outros marcadores na LMA por imunofenotipagem

ANÁLISE DO POTENCIAL USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NO DIAGNÓSTICO HEMATOLÓGICO COMO ALTERNATIVA AO BAIXO CONTINGENTE DE HEMATOLOGISTAS FRENTE A INCIDÊNCIA ANUAL DE DOENÇAS ONCO-HEMATOLÓGICAS

Objetivo: Analisar a relação entre quantitativo de residentes em hematologia e médicos hematologistas atuantes, a incidência de doenças onco-hematológicas, com o potencial papel da Inteligência Artificial (IA) como ferramenta de apoio ao diagnóstico. Método: Foi realizada a coleta de dados do DATASUS-TABNET acerca da incidência de doenças onco-hematológicas entre os anos de 2018 e 2023. A partir dos dados da demografia médica no Brasil, foram coletadas informações sobre a formação de residentes em hematologia e total de hematologistas ativos entre os anos de 2018 e 2023. Os dados obtidos foram cruzados para avaliar a demanda de trabalho desses profissionais. Ferramentas de IA em desenvolvimento, baseadas em Redes Neurais Artificiais que aplicam Visão Computacional (VC) foram avaliadas quanto ao potencial uso no Mielograma. Foi realizada coleta de artigos através da plataforma Science Direct, publicados entre os anos de 2019 e 2024, relacionados à aplicação de IA no diagnóstico onco-hematológico por mielograma, utilizando os termos de busca (“Bone Marrow”) AND (“Artificial Intelligence”) em títulos, palavras-chave e resumos dos documentos. Resultados: Os dados de registros de novos casos de doenças onco-hematológicas entre os anos de 2018 e 2023 foram de: 154.700 novos casos, com uma média anual de 25.783 novos casos. A partir da demografia médica no Brasil, foram identificados os seguintes resultados para total de residentes e especialistas ativos em hematologia: 235 residentes e 2.668 especialistas ativos em 2018; 327 residentes e 2.945 especialistas ativos em 2020; 250 residentes e 3.271 especialistas ativos em 2023. Foram selecionados e analisados 16 artigos, os quais propõem a aplicação de IA na identificação de células da medula óssea. Discussão: Apesar do número de novos casos totais de doenças onco-hematológicas não apresentar um aumento anual consistente, o desenvolvimento de novos tratamentos tem proporcionado uma expectativa de vida maior aos pacientes, o que implica no total de indivíduos em tratamento. Embora o número de especialistas ativos tenha aumentado no decorrer dos anos de 2018 a 2023, o crescimento não acompanha a demanda anual de novos casos de doenças onco-hematológicas, resultando em uma carga de trabalho elevada para os profissionais. Considerando que apenas uma parcela destes atuam no SUS, e na rotina de diagnóstico onco-hematológico dos hospitais públicos, o hematologista responsável por realizar a coleta de medula óssea também realiza o preparo da lâmina de aspirado de medula óssea e o exame de mielograma. Por se tratar de um diagnóstico observador dependente, o mielograma exige um grau de experiência e precisão elevados. Com o avanço da indústria 4.0 no campo da saúde, a aplicação de IA no setor de diagnóstico laboratorial tem trazido novas ferramentas que permitem maior precisão, padronização, segurança e velocidade. O apoio fornecido pelas ferramentas de IA que fazem uso da VC, permite otimizar o trabalho de hematologistas, garantindo disponibilidade em atividades dependentes da atuação humana. Conclusão: A formação de novos médicos hematologistas no Brasil, frente ao contingente populacional atendido, evidencia uma sobrecarga destes profissionais, principalmente nas instituições que atendem ao SUS. Assim, o suporte na realização do diagnóstico fornecido pela IA em exames como o mielograma, representa um importante avanço para a melhoria das condições de trabalho e aumento da qualidade do diagnóstico

PREVALÊNCIA DE VÍRUS DA HEPATITE E EM DOADORES DE SANGUE: REVISÃO NARRATIVA DA LITERATURA

Objetivo: Discussão preliminar sobre o risco de transmissão do Vírus da Hepatite E (VHE) em transfusões de sangue, devido à subnotificação no Brasil. Metodologia: A análise da circulação do VHE foi feita através de revisão literária narrativa em bancos de dados PubMed e ScienceDirect. Os descritores usados foram “HEV Brazil” e “HEV blood transfusion”. Foram coletados dados sobre a presença do VHE em humanos e animais no Brasil e em outros países, especialmente no contexto de transfusões de sangue e animais reservatórios. Resultados: A busca por “HEV Brazil” resultou em 130 artigos no PubMed e 1.242 no ScienceDirect, dos quais foram analisados 20 e 50 mais relevantes, respectivamente. Dessa busca, 9 artigos do PubMed e 14 do ScienceDirect envolviam soroprevalência ou detecção de viremia. Para “HEV blood transfusion”, foram encontrados 129 artigos no PubMed e 373 no ScienceDirect, dos quais 20 e 50 mais relevantes foram analisados, respectivamente, resultando em 4 artigos do PubMed e 2 do ScienceDirect com temas de soroprevalência ou viremia. Discussão: No total, 29 artigos analisados relataram a circulação do VHE em humanos e animais. A prevalência de IgG em humanos variou de 1% a 10%, exceto no Vietnã, oeste da Índia e em pacientes com esquistossomose na região Norte do Brasil, com prevalências de 26.80%, 28.50% e 18.80%, respectivamente. A carga viral em humanos foi < 1%. Em suínos, a prevalência de IgG variou de 10% a 80%, e a carga viral de 0,3% a 60%, com variação nas matrizes biológicas estudadas (bile, fezes, sangue). Hepatite E é uma zoonose de impacto significativo em áreas de manejo e consumo de animais de criação, especialmente suínos, com genótipos 3 e 4 considerados zoonóticos. A incidência do VHE em animais de criação nas regiões interioranas do Brasil aumenta o risco à saúde humana, sendo uma preocupação emergente em saúde pública, especialmente para gestantes, transplantados e portadores de doenças crônicas. Há uma escassez de estudos sobre Hepatite E em humanos e animais no Brasil, e a ausência de testes anti-VHE em doações de sangue agrava o risco de transmissão do vírus e desenvolvimento da doença, principalmente para gestantes, imunossuprimidos, imunodeprimidos e portadores de outras infecções. Conclusão: Os resultados preliminares mostram que o VHE circula em animais de criação, consumo e em humanos, tanto em áreas periurbanas quanto urbanas. Estudos adicionais indicam a presença do VHE em diversos países, inclusive em doações de sangue. Pacientes com fragilidade imunológica, que dependem de transfusões, estão sob risco adicional de transmissão do VHE. A circulação do VHE dentro e fora do Brasil, especialmente em suínos, destaca a necessidade de estudos sobre sua transmissão zoonótica. Embora a infecção tenha baixa mortalidade, a ausência de testagem molecular em doações de sangue no Brasil e a circulação do vírus apontam para a importância de monitoramento e estudos específicos sobre VHE no contexto de transfusões no Brasil

Fuel saving strategies in the Andes: Long-term impacts for Peru, Colombia and Ecuador

Crude oil exports and imports play a crucial role in the trade balance of Peru, Colombia and Ecuador. These countries are looking into fossil fuel saving measures as a way to deal with increasing demands and decreasing oil production rates. However, studies about the long-term effects of these measures is lacking. Using a combination of energy simulation technics, 17 fuel saving strategies ranging from fuel switching to the investment in underground transport and hydropower capacity expansion were modelled and assessed to evaluate their long-term effect on fossil fuels demand reduction. Our results show that the full implementation of strategies can account for cumulative oil savings of over 550 million barrels of oil by 2030. Findings also point out that Ecuador and Colombia could face the transition from net oil-exporters to importers as soon as the end of the next decade. Keywords: Fuel saving strategies, Oil trade balance, Peru, Colombia, Ecuado

Quantifying decade-long effects of fuel and traffic regulations on urban ambient PM 2.5 pollution in a mid-size South American city

Most of urban air quality studies focus on the megacities of North America, Europe and, recently, Asia. Meanwhile, the most polluted urban areas in the world are rapidly growing large, mid-size and small cities of Asia, Middle East, Africa and South America. This raises a question: why relatively smaller cities are more polluted than the megacities? This study presents the first comprehensive decade-long analysis of the effects of fuel and transport regulations on PM2.5 (particulate matter of aerodynamic diameter <2.5 μm) pollution in Quito, a medium-size city of South America. The effectiveness of a number of regulations is quantified through the elaboration of a high accuracy (98%) regression model. The model estimated that the PM2.5 concentrations were reduced by 67.6 μg/m3, combating the effect of city growth and intense motorization, reducing the annual PM2.5 concentrations to 17.4 μg/m3. This study is recommended as a guideline for thousands of other cities worldwide looking for optimal urban particulate pollution management. © 2017 Turkish National Committee for Air Pollution Research and Contro