Após a descoberta de duas novas janelas óticas de transparência no ultravioleta, Luís Oliveira, docente do Departamento de Física do ISEP e investigador do CIETI, está a liderar um projeto para o desenvolvimento de uma ferramenta complementar e minimamente invasiva para diagnóstico do cancro colorretal.
O projeto integra Rui Henrique, investigador e presidente do IPO-Porto e professor do ICBAS, e Valery Tuchin, professor e investigador da Universidade Estatal de Saratov, na Rússia.
Luís Oliveira identificou a presença de um pigmento nos tecidos da mucosa colorretal – lipofuscina – que impede a avaliação ótica precisa do conteúdo de sangue nos tecidos. Ao subtrair a absorção da lipofuscina a tecidos saudáveis e a tecidos com cancro da mucosa colorretal, o docente descobriu que os tecidos com células cancerígenas acumulam uma maior quantidade deste pigmento.
«Em caso de suspeita de cancro colorretal, mesmo numa fase muito inicial, o doente pode ser submetido a uma endoscopia e o equipamento faz a medição do espectro de refletância em vários locais da mucosa colorretal, que através de códigos de machine learning, permite recriar o espetro de absorção do tecido e, consequentemente, avaliar o conteúdo do pigmento. Os cálculos a realizar com o espetro de absorção gerado vão permitir saber a quantidade do pigmento existente nas diferentes localizações da parede colorretal e, assim, discriminar se o tecido tem, ou não, lesões neoplásicas», explica o investigador.
A quantidade de lipofuscina absorvida pelos tecidos, torna-se, deste modo, um parâmetro de diagnóstico e de monitorização da evolução do cancro de uma forma menos invasiva, já que os atuais procedimentos requerem uma biopsia.
Neste momento, estão a ser preparados novos estudos com tecidos da mucosa em diferentes estados de desenvolvimento do cancro colorretal para se estabelecer uma relação entre o estado de evolução do cancro e o conteúdo do pigmento acumulado. Após a realização destes testes, o objetivo será avançar com um protótipo médico e solicitar uma patente internacional.
Esta técnica poderá ser aplicada no diagnóstico de outros tipos de cancro ou de outras patologias. A equipa submeteu, recentemente, uma candidatura à Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) com o objetivo de estudar a sua aplicabilidade nos cancros do fígado e do rim.
Para além dos investigadores do IPO-Porto e da Universidade Estatal de Saratov, o projeto integra Luís Fernandes, estudante do mestrado em Engenharia Biomédica do ISEP, responsável pelo desenvolvimento do código de machine learning, Hélder Oliveira, docente da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto e investigador do INESC TEC, assim como estudantes e bolseiros do grupo CIETI.
