IA pode ser aliada contra o câncer, mas uso ainda pede evidências

Cada vez mais, a ciência investiga como ferramentas de IA (inteligência artificial) ajudam na prevenção, no diagnóstico e no tratamento de doenças, incluindo o câncer. Um estudo apresentado em junho no encontro anual da Sociedade Americana de Oncologia Clínica (Asco), nos Estados Unidos, revela que o modelo de aprendizado de máquina (ou machine learning) identifica, de maneira mais precoce, mulheres com câncer de mama avançado sob maior risco de metástase no cérebro.

Entenda o estudo

Os pesquisadores identificaram um grupo de pacientes. Cerca de uma em cada quatro mulheres apresentou esse tipo de progressão da doença em até dois anos após o diagnóstico do câncer metastático. Ademais, a pesquisa utilizou uma ferramenta de inteligência artificial denominada CNSPredict. Os desenvolvedores criaram essa ferramenta para estimar o risco individual de disseminação da doença para o cérebro. O sistema trabalha a partir de informações clínicas, características do tumor e alterações genéticas.

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O algoritmo foi desenvolvido inicialmente com dados de pacientes do Memorial Sloan Kettering Cancer Center, nos EUA. Posteriormente, grupos independentes de outras instituições validaram o sistema. Portanto, a ferramenta conseguiu identificar indivíduos com diferentes probabilidades de desenvolver metástases cerebrais.

Contudo, os números variam bastante conforme o perfil de risco. Dois anos após o diagnóstico do câncer metastático, apenas cerca de 5% das mulheres classificadas como de baixo risco apresentaram disseminação da doença para o cérebro. Entre as pacientes de alto risco, porém, esse percentual chegou a aproximadamente 25%.

O câncer de mama triplo-negativo esteve entre as características mais fortemente associadas ao desenvolvimento de metástases cerebrais. Esse subtipo não expressa receptores para estrogênio e progesterona nem a proteína HER2. Por isso, a doença costuma apresentar comportamento mais agressivo. Além disso, os médicos avaliaram a presença de quatro ou mais locais de metástase no organismo, metástases em glândulas adrenais e alterações nos genes TP53, PTEN e ERBB2. Este último gene está relacionado à proteína HER2.

Introdução da tecnologia

Os resultados refletem uma das aplicações mais promissoras da inteligência artificial na oncologia. Modelos baseados em IA integram simultaneamente informações clínicas, exames de imagem, dados genômicos e características do tumor. Assim, os sistemas podem prever complicações, estimar prognóstico e auxiliar na escolha do tratamento mais adequado.

Muitas dessas tecnologias ainda estão em fase de validação. Embora exista esse cenário, elas têm potencial para tornar o cuidado mais personalizado. Dessa forma, a tecnologia direciona exames e tratamentos para os pacientes com maior probabilidade de benefício. A aplicação esteve entre os temas discutidos durante a Asco 2026.

"Uma das perspectivas mais interessantes da inteligência artificial é a possibilidade de identificar quais pacientes realmente têm maior risco de complicações. A partir disso, podemos individualizar exames, acompanhamento e tratamentos. A tendência é de que essas ferramentas se tornem cada vez mais frequentes na prática oncológica", analisa o oncologista clínico Miguel Zugman, do Einstein Hospital Israelita, que esteve presente no congresso nos EUA.

Atualmente, as diretrizes internacionais não recomendam a realização rotineira de exames de imagem cerebral em pacientes com câncer de mama metastático sem sintomas neurológicos. Como consequência, os médicos acabam diagnosticando muitas metástases cerebrais apenas em fases mais avançadas. Nesses casos, as opções terapêuticas tendem a ser mais limitadas. O risco de complicações neurológicas também é maior.

Modelo de IA pode orientar rastreamento

O principal potencial clínico dessas ferramentas está na possibilidade de individualizar decisões diagnósticas. O sistema também direciona estratégias de monitoramento para pacientes com maior risco de complicações.

"A inteligência artificial pode ajudar a identificar quais pacientes precisam realmente de determinados exames. Se fizermos ressonância para todos, podemos sobrecarregar o sistema e expor pacientes a investigações desnecessárias. Por outro lado, solicitar exames apenas quando surgem sintomas pode fazer com que algumas metástases apareçam tardiamente", observa Zugman.

Apesar dos resultados promissores, os autores do artigo divulgado na Asco reconhecem limitações importantes. O estudo incluiu apenas mulheres submetidas a sequenciamento genômico especializado. Esse fator pode restringir a aplicação dos resultados a populações sem acesso a esse tipo de exame.

Além disso, as diretrizes não recomendam o rastreamento cerebral rotineiro para pacientes assintomáticas. Por conta disso, os médicos provavelmente não identificaram algumas metástases durante o acompanhamento. A próxima etapa vai validar a estratégia no estudo clínico randomizado Brainstorn. Esse projeto vai comparar uma estratégia de vigilância intensificada por ressonância magnética com o acompanhamento convencional em participantes classificadas como de alto risco pelo algoritmo.

Portanto, a incorporação de ferramentas de inteligência artificial na prática clínica dependerá de estudos prospectivos. Esses testes precisam demonstrar benefícios concretos para as pacientes. "Esses modelos precisam mostrar que realmente conseguem modificar a conduta médica e melhorar os desfechos clínicos. O objetivo não é substituir as recomendações atuais. Queremos identificar quais pacientes podem se beneficiar de um acompanhamento mais intensivo", aponta o oncologista.

Avanço no diagnóstico do câncer

O conceito de gêmeos digitais consiste em criar uma representação virtual de cada paciente. Essa tecnologia integra informações clínicas, exames de imagem, dados genômicos, características do tumor e histórico de tratamentos.

Durante a Asco, diferentes estudos exploraram o potencial dessa estratégia. Uma das pesquisas utilizou modelos de gêmeos digitais para prever a evolução de pacientes com câncer de pulmão. O sistema calculou o cenário caso eles tivessem recebido tratamentos diferentes daqueles realmente aplicados.

Os pesquisadores compararam as previsões do modelo com os resultados observados em dois estudos sobre câncer de pulmão. O grupo encontrou diferenças inferiores a 5% na estimativa do tempo de vida dos pacientes. Além disso, os autores estimam que abordagens desse tipo poderiam reduzir entre 9% e 21% o número de participantes necessários em estudos clínicos. Essa redução tornará o desenvolvimento de novos tratamentos mais rápido e eficiente.

Outra área em rápida expansão é a patologia digital. Nessa abordagem, algoritmos analisam imagens digitalizadas das lâminas que os patologistas examinam. O sistema identifica padrões frequentemente imperceptíveis à avaliação humana convencional.

Uma das aplicações mais avançadas ocorre no câncer de próstata. A agência regulatória norte-americana, a FDA, já aprovou plataformas comerciais para essa finalidade. Os sistemas conseguem analisar lâminas digitalizadas e estimar o risco de recorrência, a progressão da doença e o benefício potencial de tratamentos mais intensivos. Tudo isso acontece sem a necessidade de exames moleculares adicionais.

"O que o médico quer saber, na prática, não é apenas se determinado gene está presente ou não. A pergunta final é se determinado tratamento vai beneficiar aquele paciente específico. Se conseguirmos responder isso utilizando um exame simples, barato e amplamente disponível, o impacto pode ser muito relevante", afirma Miguel Zugman.

Aplicações da tecnologia além do consultório

As aplicações da IA na oncologia não se restringem ao atendimento individual. A análise de grandes bases de dados dos sistemas de saúde surge como outra área especialmente promissora.

Um dos estudos discutidos durante a Asco utilizou inteligência artificial para revisar prontuários eletrônicos. O objetivo era identificar pacientes elegíveis para rastreamento do câncer de pulmão. O uso do algoritmo aumentou significativamente o número de indivíduos encaminhados para tomografia de baixa dose. Esse exame é a recomendação padrão para determinados grupos de tabagistas e ex-tabagistas.

Esse tipo de aplicação pode acelerar a adoção de recomendações clínicas. O processo também torna os sistemas de saúde mais eficientes. "Se conseguirmos compilar essas informações e verificar automaticamente indicações de rastreamento, teremos uma ferramenta muito poderosa. O sistema também ajuda a checar a aderência às diretrizes e os resultados do tratamento para qualificar o cuidado", afirma o médico do Einstein.

Ademais, outra transformação já em curso envolve a educação médica. De acordo com Zugman, a maioria dos profissionais já utiliza ferramentas de inteligência artificial em seu processo de aprendizado. Contudo, apenas uma pequena parcela recebeu treinamento formal sobre o tema.

Fármacos contra o câncer

Também cresce o interesse pelo uso no desenvolvimento de medicamentos. Entre as aplicações mais promissoras estão a identificação de novas moléculas, a compreensão da biologia dos tumores e a construção de modelos capazes de simular respostas terapêuticas ainda nas fases iniciais da pesquisa. Contudo, apesar do entusiasmo, especialistas defendem cautela. Grande parte das evidências disponíveis ainda deriva de estudos retrospectivos. Esses dados necessitam de validação prospectiva em ensaios clínicos.

"É fundamental não perder de vista os métodos científicos consagrados. Precisamos avaliar essas ferramentas da mesma forma que qualquer outra intervenção em medicina. Ou seja, devemos perguntar se elas realmente mudam a conduta e melhoram os resultados dos pacientes", pondera o oncologista.

Embora o potencial seja amplo, a expectativa aponta que a IA atuará como ferramenta de apoio. Ela não vai substituir o julgamento clínico ou a relação entre médico e paciente. Na avaliação de Zugman, a inteligência artificial ganhará mais capacidade de sintetizar informações do paciente e da literatura científica para apoiar a tomada de decisão. Esse movimento tornará o acesso ao conhecimento mais democrático.

"Nesse cenário, o papel do médico poderá depender menos de deter a informação. A função exigirá, cada vez mais, a capacidade de contextualizá-la e interpretá-la criticamente. O profissional precisará lidar com situações de incerteza e construir, em conjunto com o paciente e sua família, decisões alinhadas aos seus valores e objetivos."

*Texto escrito por Moura Leite Netto, da Agência Einstein