Prevendo o Risco de Câncer Colorretal: Uma Nova Abordagem

O Câncer Colorretal (CCR) é um grande problema de saúde e é o terceiro tipo de câncer mais comum no mundo. Em 2020, tiveram quase 1,9 milhão de novos casos e cerca de 930 mil mortes relacionadas a essa doença. Esse tipo de câncer é mais frequente em países desenvolvidos, que representam mais de 65% dos casos. Apesar da sua prevalência, muita gente não participa de Programas de Triagem que podem detectar o CCR cedo. Na Europa, por exemplo, só cerca de 14% das pessoas em risco participam dessas triagens.

Os métodos de triagem devem ser eficazes e acessíveis. Há uma necessidade urgente de abordagens mais personalizadas que levem em conta a genética, o estilo de vida e o ambiente da pessoa. Desenvolver Modelos Preditivos poderia ajudar a melhorar a triagem e as opções de tratamento do CCR.

#Identificando Fatores de Risco

Os fatores de risco podem ser classificados em dois tipos: não modificáveis e modificáveis. Os fatores não modificáveis incluem idade, sexo e genética, que não podem ser mudados ou influenciados por ações individuais. Em contraste, os fatores modificáveis são aqueles que as pessoas podem controlar, como atividade física, dieta, tabagismo e consumo de álcool.

Muitos casos de CCR estão relacionados a fatores de estilo de vida e ambientais ao invés de genéticos. Portanto, entender como os fatores modificáveis afetam o risco individual é fundamental.

#Construindo um Modelo Preditivo

Esse estudo foca na criação de um modelo usando Redes Bayesianas (RB) para prever e mapear o risco de CCR. O modelo combina conhecimento de especialistas com dados coletados de avaliações de saúde de trabalhadores na Espanha entre 2012 e 2016. O conjunto de dados continha cerca de 2,4 milhões de registros cobrindo vários fatores como idade, hábitos de vida e condições médicas.

Especialistas ajudaram a refinar as variáveis para se concentrar em quatorze fatores-chave que influenciam o risco de CCR. Esses fatores incluem idade, sexo, status socioeconômico, índice de massa corporal (IMC), duração do sono, consumo de álcool, hábitos de tabagismo, ansiedade, depressão, hipertensão, colesterol alto e diabetes.

#Processamento de Dados e Descoberta de Estruturas

O próximo passo foi limpar os dados para remover erros, outliers e registros incompletos. O processo de limpeza incluiu garantir medições precisas e remover registros com informações inconsistentes, resultando em um conjunto de dados final de cerca de 1,78 milhão de avaliações de saúde.

Uma vez que os dados estavam prontos, uma estrutura inicial de rede bayesiana foi criada para entender como os fatores de risco interagem entre si. Vários algoritmos ajudaram a refinar essa estrutura enquanto incorporavam insights de especialistas médicos para garantir que o modelo fosse representativo e preciso.

#Estimando Probabilidades

Com uma estrutura clara em mãos, o próximo passo foi calcular as probabilidades associadas a cada fator. Isso envolveu o uso de métodos estatísticos para criar tabelas de probabilidade para as diferentes variáveis. Uma atenção especial foi dada para garantir que o modelo permanecesse preciso mesmo para casos menos comuns.

As probabilidades ajudam a prever a probabilidade de CCR em indivíduos com base em seus fatores de risco. Quando há muitos dados disponíveis, o modelo pode fornecer estimativas mais confiáveis, enquanto em casos com dados limitados, ele garante que as probabilidades não se tornem enganosas.

#Validando o Modelo

A validação foi realizada para garantir que o modelo prevê corretamente o risco de CCR. Isso foi feito tratando a rede como uma ferramenta de classificação e avaliando seu desempenho em relação a dados reais. O processo envolveu aplicar várias métricas para medir como bem o modelo identificou casos de CCR.

Por exemplo, um foco significativo foi colocado na sensibilidade, que mede a capacidade do modelo de identificar corretamente casos positivos de CCR. Uma taxa de sensibilidade de 68% foi alcançada, indicando que o modelo consegue detectar muitos indivíduos com CCR, enquanto a especificidade mediu a capacidade do modelo de identificar corretamente aqueles sem a doença.

#Mapeamento de Risco

Uma das principais aplicações do modelo é produzir mapas de risco. Esses mapas ilustram como diferentes características afetam o risco de CCR. Por exemplo, um mapa de risco poderia mostrar como a probabilidade de desenvolver CCR muda para indivíduos com base na duração do sono, idade e consumo de álcool.

Os mapas de risco fornecem uma representação visual dos fatores que influenciam o CCR, ajudando a identificar grupos de alto risco. Ao direcionar esses grupos, os programas de triagem podem ser mais eficientes e eficazes.

#Identificando Descobertas Influentes

O modelo também pode identificar quais fatores de risco têm mais impacto no desenvolvimento do CCR. Ao examinar os dados de indivíduos positivos para CCR, o método pode classificar a importância de diferentes variáveis. Essa abordagem pode destacar como escolhas de estilo de vida, como tabagismo e consumo de álcool, contribuem para o desenvolvimento do CCR.

Curiosamente, os achados sugerem que ser fumante pode ser menos arriscado do que ser um ex-fumante, possivelmente porque os efeitos nocivos do tabagismo se acumulam ao longo do tempo. Além disso, a idade se destaca como um fator importante no risco de CCR; a maioria dos novos casos é relatada em indivíduos acima de 50 anos.

#Direções Futuras

O trabalho realizado aqui pode guiar melhorias contínuas em programas de triagem e tratamento do CCR. Ainda há uma necessidade de adaptar esses modelos para diferentes populações e levar em conta variações nos dados de saúde entre os países. A colaboração com especialistas médicos e organizações de saúde pode aumentar ainda mais a eficácia das estratégias de prevenção do CCR.

Além disso, futuros esforços podem incluir a integração deste modelo preditivo em sistemas maiores de suporte à decisão que orientem os profissionais de saúde na escolha de métodos de triagem apropriados para pacientes individuais.

#Conclusão

O câncer colorretal representa um desafio significativo à saúde global, com muitos casos relacionados a escolhas de estilo de vida que podem ser modificadas. Este estudo enfatiza a importância de entender tanto os fatores de risco não modificáveis quanto os modificáveis e encontrar maneiras de prever o risco com precisão. O desenvolvimento de um modelo de rede bayesiana fornece uma ferramenta valiosa para mapear o risco de CCR e identificar fatores influentes.

Ao focar em abordagens de triagem personalizadas e aproveitar insights dos dados, os sistemas de saúde podem melhorar a eficácia da detecção do câncer colorretal e, por fim, melhorar os resultados dos pacientes.