- Um estudo apresentado na Asco 2026 mostra que a IA pode orientar rastreamento individualizado em câncer e ajudar a prever metástase cerebral em câncer de mama avançado, com o modelo CNSPredict.
- Em dois anos após o diagnóstico de câncer metastático, cerca de 5% das mulheres de baixo risco apresentaram metástases cerebrais, enquanto ~25% das de alto risco tiveram esse avanço.
- O CNSPredict utiliza informações clínicas, características do tumor e alterações genéticas; foi desenvolvido com dados do Memorial Sloan Kettering e validado por instituições independentes.
- Limitações incluem a inclusão apenas de pacientes com sequenciamento genômico; diretrizes atuais não recomendam rastreamento cerebral rotineiro em pacientes assintomáticos; o estudo Brainstorn deve comparar vigilância intensificada por ressonância magnética com o acompanhamento convencional.
- Além disso, a IA é explorada em gêmeos digitais, patologia digital e revisão de prontuários para ampliar encaminhamentos e personalizar tratamentos, sempre como apoio à decisão clínica.
A IA mostra potencial como aliada na prevenção, no diagnóstico e no tratamento do câncer. Estudos apresentados na Asco 2026, nos Estados Unidos, indicam que modelos de machine learning ajudam a identificar, de forma mais precoce, pacientes com risco elevado de metástase cerebral em câncer de mama avançado.
Pesquisadores observaram um grupo de pacientes e encontraram que cerca de 25% das pacientes de alto risco desenvolveram metástases cerebrais em até dois anos após o diagnóstico de câncer metastático. O CNSPredict estima o risco individual com base em dados clínicos, tumor e genética.
O estudo teve origem em dados do Memorial Sloan Kettering e teve validação por instituições independentes, mostrando que o algoritmo classifica mulheres com diferentes probabilidades de disseminação, variando conforme o perfil de risco.
Potencial da IA no rastreamento
Entre 5% e 25% de mulheres com câncer metastático variam de acordo com o risco. O câncer de mama triplo-negativo destacou-se como fator associado a metástases cerebrais, devido à agressividade da doença e à ausência de receptores hormonais e HER2.
Funciona com gêmeos digitais, que criam representações virtuais de pacientes integrando clínica, imagem, genômica e histórico de tratamento. A prática pode orientar decisões diagnósticas e monitoramento direcionado.
Limites e próximos passos
Ainda há limitações: o estudo utilizou apenas pacientes com sequenciamento genômico específico, o que pode limitar a aplicação. Diretrizes atuais não recomendam rastreamento cerebral rotineiro em pacientes assintomáticos.
A próxima etapa envolve o Brainstorn, estudo clínico randomizado que compara vigilância intensificada por MRI com o acompanhamento convencional em alto risco pelo algoritmo. Resultados são aguardados para validar o uso clínico.
Aplicações além do consultório
A IA tem potencial na análise de grandes bases de dados de saúde, acelerando indicações de rastreamento. Em uma pesquisa da Asco, prontuários eletrônicos foram revisados para identificar pacientes elegíveis a rastreamento do câncer de pulmão, ampliando encaminhamentos para tomografia de baixa dose.
Especialistas destacam que essas ferramentas podem tornar a prática mais personalizada e eficiente, ao checar aderência às diretrizes e resultados de tratamento, com apoio à decisão clínica.
Avanços em diagnóstico e fármacos
Modelos de gêmeos digitais também foram usados para prever a evolução de pacientes com câncer de pulmão, simulando cenários de tratamento alternativos. Em patologia digital, algoritmos analisam lâminas para estimar risco de recorrência e benefício de tratamentos mais intensos, sem exames moleculares adicionais.
Parcerias entre IA e fármacos continuam em expansão, para identificar moléculas, entender a biologia tumoral e modelar respostas terapêuticas ainda na pesquisa inicial. A prática clínica deve, contudo, permanecer embasada em evidências prospectivas.
Miguel Zugman, médico do Einstein Hospital, ressalta que a IA pode indicar quem realmente precisa de exames, evitando sobrecarga. O objetivo não é substituir diretrizes, mas aprimorar o rastreamento e o acompanhamento conforme o risco individual.
Texto escrito por Moura Leite Netto, da Agência Einstein
Entre na conversa da comunidade