Aplicações da inteligência artificial na Medicina Nuclear

Abstract

Os radiofármacos são essenciais em medicina nuclear, desempenhando um papel dual de diagnóstico e tratamento, especialmente em oncologia. A integração da Inteligência Artificial (IA) no design e descoberta de radiofármacos trouxe novas possibilidades para otimizar a eficácia e segurança destes compostos, permitindo avanços significativos na medicina personalizada. Esta monografia explora o impacto da IA na medicina nuclear, destacando o desenvolvimento de técnicas avançadas de targeting molecular e a precisão na veiculação dos radiofármacos aos tecidos-alvo. A interação entre uma molécula transportadora, como anticorpos ou péptidos, e um isótopo radioativo adequadamente selecionado permite maximizar a biodistribuição e minimizar os danos em tecidos saudáveis. Com a aplicação de algoritmos de Machine e Deep Learning é possível melhorar a especificidade dos ligantes para a utilização como biomarcadores, como é exemplo o PSMA no cancro da próstata, reduzindo os efeitos adversos. As técnicas de IA permitem ainda a personalização das dosagens, ajustadas com base na resposta terapêutica individual de cada paciente, como observado na combinação do 68Ga para diagnóstico e do 177Lu para tratamento. Além disso, a IA facilita o processo de produção destes fármacos, garantindo um elevado nível de pureza e permitindo uma mais rápida adaptação às necessidades clínicas. Neste contexto, a presente monografia analisa a aplicação da IA em diferentes fases do desenvolvimento de radiofármacos, desde a otimização da sua formulação até à sua produção e administração. São explorados exemplos concretos de radiofármacos teranósticos e radiofármacos inovadores, como os emissores alfa para terapias mais direcionadas e de menor toxicidade. São igualmente discutidas as tendências futuras que visam a ampliação da medicina nuclear no setor oncológico e para além deste. Em conclusão, a IA apresenta-se como uma ferramenta transformadora, abrindo caminho para terapias teranósticas mais eficazes e personalizadas, promovendo uma nova era na medicina nuclear.

Radiopharmaceuticals are essential in nuclear medicine, serving both diagnostic and therapeutic roles, particularly in oncology. Integrating Artificial Intelligence (AI) in the design and discovery of radiopharmaceuticals has opened up new possibilities to enhance the efficacy and safety of these compounds, facilitating significant advances in personalized medicine. This monograph explores the impact of AI on nuclear medicine, highlighting the advancement of sophisticated molecular targeting techniques and the precision in delivering radiopharmaceuticals to specific tissues. The synergy between a carrier molecule, such as antibodies or peptides, and a carefully selected radioactive isotope ensures optimal biodistribution while minimizing damage to healthy tissues. By applying Machine and Deep Learning (DL) algorithms, it has been possible to refine the specificity of ligands for biomarkers, such as PSMA in prostate cancer, thereby mitigating adverse effects. AI techniques have also played a pivotal role in personalizing dosages, adjusting them according to the individual therapeutic responses of patients, as demonstrated by the use of ^68Ga for diagnosis and ^177Lu for treatment. Furthermore, AI streamlines the production process of these drugs, ensuring a high purity level and enabling rapid adaptation to clinical needs. In this context, the present monograph analyzes the application of AI across various stages of radiopharmaceutical development, from optimizing their composition to improving their production and administration. Concrete examples of theranostic and innovative radiopharmaceuticals, such as alpha emitters for more targeted therapies with reduced toxicity, are explored. Future trends aiming to expand nuclear medicine in the oncology sector and beyond are also discussed. In conclusion, AI is presented as a transformative tool, paving the way for more effective and personalized theranostic therapies and promoting a new era in nuclear medicine.