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Aplicações da inteligência artificial na Medicina Nuclear

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Resumo: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.
Autores principais:Simões, Rodrigo Alexandre Baltazar
Assunto:Radiofármacos Inteligência artificial CADD Medicina nuclear Machine learning. 2 Mestrado Integrado - 2024
Ano:2024
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso restrito
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa

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