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Multiômica amplia precisão no diagnóstico e tratamento do câncer

Multiômica amplia a precisão diagnóstica e terapêutica do câncer, mas custo alto e padronização dificultam sua implantação no Sistema Único de Saúde (SUS)

Multômica é a integração de diferentes componentes moleculares, como DNA, RNA, proteínas e metabolismo
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A multiômica traz uma visão mais ampla do câncer ao combinar DNA, RNA, proteínas e metabolismo para melhorar diagnóstico e tratamento. A abordagem analisa não apenas mutações, mas a organização e a interação entre células tumorais, inflamatórias e normais. Resultados ajudam a ajustar terapias alvo e imunoterapia.

Especialistas destacam que a genômica costuma abrir o caminho, identificando alterações no DNA. Já a transcriptômica revela quais genes estão ativos, enquanto proteômica, metabolômica e lipidômica mostram como o tumor utiliza energia e recursos. A epigenômica investiga ligações e desligamentos gênicos sem alterações no DNA.

A leitura multiômica permite entender a biologia tumoral em diferentes planos, o que pode aprimorar diagnóstico e prognóstico. Pesquisas indicam benefício na estratificação de gliomas, câncer de pulmão, mama, leucemias e colorretal, com aplicações em estratégias terapêuticas.

O que é a multiômica

A expressão multiômica descreve a leitura integrada de diversas camadas moleculares de um tumor. A ideia é captar informações funcionais e ambientais que influenciam a evolução da câncer, para orientar decisões clínicas com maior embasamento.

Avanços na prática clínica

Estudos mostram que a leitura combinada de DNA, RNA e proteínas pode refinar subtipos moleculares e indicar vias terapêuticas potenciais. Ferramentas de IA aparecem como apoio para cruzar dados e prever respostas a tratamentos.

Desafios de padronização

A integração de camadas múltiplas esbarra na padronização de dados, ruídos técnicos e variações entre plataformas de sequenciamento. A leitura depende de técnicos e bioinformatas para garantir qualidade e aplicabilidade clínica.

Custo e acesso

No Brasil, o custo elevado é apontado como principal obstáculo para adoção ampla da multiômica no SUS. Observa-se variação na incorporação entre centros de alta e baixa renda, além da necessidade de capacitar profissionais para interpretar os resultados.

Representatividade em bancos de dados

A representatividade de populações não europeias é baixa em bases biomédicas, o que pode afetar a precisão de diagnósticos e tratamentos para grupos sub-representados. Pesquisas defendem maior inclusão de amostras brasileiras e diversidade genética.

Brasil e iniciativas atuais

No Einstein Hospital Israelita, estudos de multiômica em gliomas, pulmão, pâncreas e mieloma seguem em andamento. A criação de biobancos padronizados é destaque para coletar e analisar amostras de forma consistente, visando uso assistencial futuro.

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