Um estudo desenvolvido por investigadores do Instituto de Biofísica e Engenharia Biomédica (IBEB) e docentes da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa foi recentemente destacado pela revista científica internacional Biomedicines nas suas plataformas oficiais de comunicação, incluindo LinkedIn, Facebook e X. O reconhecimento incidiu sobre o artigo “Breast Cancer Molecular Subtype Prediction: A Mammography-Based AI Approach”, publicado em 2024.
O trabalho, liderado pelo membro integrado Ana Margarida Mota, em colaboração com o aluno de doutoramento João Mendes e membro integrado Nuno Matela, propõe uma abordagem baseada em inteligência artificial para prever subtipos moleculares do cancro da mama a partir de imagens de mamografia. Utilizando modelos avançados de deep learning, o estudo explora a possibilidade de caracterizar biologicamente tumores mamários de forma não invasiva, recorrendo exclusivamente à análise computacional de imagens médicas.
Atualmente, a determinação do subtipo molecular depende de biópsias e análises histopatológicas, procedimentos invasivos sujeitos a limitações associadas à heterogeneidade tumoral. Segundo os autores, a utilização de inteligência artificial poderá, no futuro, contribuir para acelerar decisões clínicas, apoiar estratégias de medicina personalizada e complementar os métodos convencionais de caracterização tumoral.
A revista Biomedicines classificou o artigo como um “Highly Cited Paper”, sublinhando o impacto científico alcançado pela publicação e a crescente relevância da inteligência artificial na oncologia imagiológica.
O trabalho integra uma linha de investigação desenvolvida no IBEB e na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, focada no desenvolvimento de ferramentas computacionais capazes de extrair informação biológica relevante diretamente de exames médicos, promovendo abordagens mais precisas, eficientes e menos invasivas na prática clínica.
A projeção internacional deste estudo reforça a visibilidade da investigação portuguesa num dos domínios mais competitivos da engenharia biomédica e da inteligência artificial aplicada à saúde.
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