Multiômica amplia precisão no diagnóstico e tratamento do câncer

A multiômica reúne DNA, RNA, proteínas e metabolismo para refinar diagnósticos e tratamentos do câncer. A abordagem não se limita a alterações genéticas, mas analisa como elas se organizam e respondem às terapias. O objetivo é entender o tumor em diferentes níveis.

Segundo especialistas, essa leitura integrada permite acompanhar células tumorais, inflamatórias, fibroblásticas e as normais que convivem com o câncer. Com isso, é possível prever desfechos de tratamentos-alvo e imunoterapia com maior precisão.

A genética costuma ser o ponto de partida, identificando mutações no DNA. A transcriptômica avalia o RNA ativo, enquanto a proteômica analisa as proteínas executoras. A metabolômica e a lipidômica mostram como o tumor consome energia e recursos. A epigenômica investiga ligações entre genes sem alterações no DNA.

A leitura multiômica é descrita como uma forma de entender o que ocorre no tumor acessando informações em várias camadas. A professora Tathiane Maistro Malta compara o processo a ler diferentes livros sobre o mesmo tema, para obter um retrato mais completo.

A oncologia de precisão integra dados moleculares para orientar diagnóstico, prognóstico e escolha terapêutica. Estudos indicam que a análise de perfil molecular tem ganhado espaço, combinada a IA e biópsias líquidas, para prever resistência a fármacos e personalizar estratégias.

A aplicação prática já beneficia o diagnóstico em especialidades como gliomas, câncer de pulmão, mama e leucemias. Pesquisas indicam que a multiômica pode melhorar a estratificação de pacientes e indicar vias terapêuticas específicas, além de apoiar decisões diagnósticas.

Desafio de integração e padronização

Apesar do ganho de informações, integrar dados de várias camadas permanece complexo. Modelos computacionais ajudam a cruzar informações biológicas, ampliando a capacidade de prever desfechos clínicos e identificar resistência a tratamentos.

A transcriptômica espacial, publicada em 2024, preserva a posição das células no tecido, permitindo entender o microambiente tumoral e as interações com células imunes, o que pode impactar metástases e resposta a imunoterapia.

Entretanto, a diversidade de tecnologias gera variações entre leituras de diferentes plataformas. A harmonização de dados e resultados é um entrave para aplicações clínicas consistentes, segundo especialistas.

Custo ainda é barreira

No Brasil, o principal impedimento é o custo elevado das tecnologias multiômicas, tanto para pesquisa quanto para uso no SUS. A viabilidade financeira é apontada como o maior obstáculo para implementação ampla.

Relatórios internacionais indicam variação na adoção da oncologia de precisão entre países e dentro dos sistemas de saúde, com maior presença em centros de alta renda. A capacitação de profissionais também é necessária para evitar uso inadequado.

Estudos recentes destacam a necessidade de diversidade em bancos de dados biomédicos. A baixa representatividade de populações não europeias e norte-americanas pode limitar a precisão de diagnósticos e a eficácia de tratamentos para pacientes de origem diversa.

No Brasil, há iniciativas em centros como o Einstein para aplicar multiômica em tumores como pâncreas, pulmão, gliomas e mieloma. O foco é entender a biologia tumoral com a construção de biobancos padronizados para estudo e eventual uso clínico.

Pontos-chave

• Multiômica combina camadas moleculares para diagnóstico e tratamento mais precisos.
• Desafios incluem padronização de dados, custo e formação de profissionais.
• Evidência sugere potencial de melhorar estratificação, prognóstico e respostas terapêuticas.
• Avanços já influenciam diagnóstico, com expectativa de maior integração clínica no futuro.