Estudo irlandês mapeia células de defesa no tumor para prever risco e evitar tratamentos desnecessários em casos de risco intermediário
Pesquisadores da Irlanda desenvolveram um método baseado em inteligência artificial capaz de identificar, com mais precisão, quais pacientes de câncer de mama têm baixa probabilidade de se beneficiar da quimioterapia. A abordagem analisa células do sistema imunológico presentes no tecido ao redor do tumor e pode evitar tratamentos desnecessários em uma parcela significativa dos casos.
O estudo, publicado na revista científica Nature Communications, foi conduzido por pesquisadores da RCSI University of Medicine and Health Sciences e da University College Dublin (UCD), em parceria com a Cancer Trials Ireland, o Beaumont Hospital, o St. Vincent’s University Hospital e a Queen’s University Belfast.
A indecisão do risco intermediário
A quimioterapia é amplamente usada no tratamento do câncer de mama em estágio inicial do subtipo RE+/HER2 (receptor hormonal positivo e sem superexpressão da proteína HER2), que responde por cerca de 70% dos diagnósticos da doença todos os anos. Apesar de seu papel relevante, o tratamento pode causar efeitos colaterais debilitantes e, para parte considerável das pacientes, seus benefícios reais permanecem incertos, o que alimenta a preocupação com o sobretratamento de mulheres que talvez permanecessem livres do câncer mesmo sem o procedimento.
Hoje, a decisão sobre o uso da quimioterapia é baseada em um escore de risco genômico. O problema é que a maioria das pacientes recebe um resultado intermediário, o que leva médicos a prescrever o tratamento por precaução, mesmo sem certeza sobre sua eficácia para aquele caso específico. Para investigar uma alternativa, a equipe analisou amostras de um estudo clínico randomizado que comparou, em um grupo de pacientes irlandesas com risco intermediário, a terapia hormonal isolada com a combinação de terapia hormonal e quimioterapia.
A análise mostrou que uma alta concentração de linfócitos T citotóxicos (células de defesa especializadas em atacar células cancerígenas) no tecido que envolve o tumor prevê o risco da paciente com mais precisão do que os métodos atuais de perfil genômico. Pacientes com alta densidade desses linfócitos apresentaram piores resultados quando submetidas à quimioterapia, o que indica que esse marcador pode apontar quais casos não respondem bem ao tratamento.
Darran O’Connor, professor da Escola de Farmácia e Ciências Biomoleculares da RCSI e responsável pela pesquisa, afirmou que, para pacientes com risco genômico intermediário, a decisão sobre quimioterapia costuma ser difícil, e a incerteza frequentemente leva a tratamentos que talvez não fossem necessários, afetando a qualidade de vida das pacientes.
Segundo ele, os testes genômicos já avançaram a personalização do tratamento desses casos, mas a análise por IA do microambiente tumoral vai além, e, como funciona a partir de amostras de tecido processadas de forma padrão, tem potencial para melhorar a precisão e a equidade do tratamento da maioria das mulheres com câncer de mama em estágio inicial, independentemente de onde sejam atendidas.
Zak Kinsella, pesquisador de pós-doutorado da RCSI e primeiro autor do estudo, destacou que a quantidade de informação prognóstica adicional extraída das amostras por meio de IA foi maior do que o esperado. Segundo ele, a densidade de linfócitos T citotóxicos no microambiente tumoral se mostrou um indicador particularmente forte da resposta ao tratamento, com implicações diretas sobre como as decisões de quimioterapia são tomadas nesse grupo de pacientes.
Além do avanço científico, o estudo já tem um desdobramento comercial: a RCSI e a UCD registraram uma patente conjunta para a tecnologia e agora buscam viabilizar sua comercialização e uso em ambiente clínico.
William Gallagher, professor da Escola de Ciências Biomoleculares e Biomédicas da UCD e do UCD Conway Institute e autor sênior do estudo, ressaltou que, antes de a abordagem poder ser usada na prática clínica, será necessária validação em estudos maiores.
Segundo ele, os resultados já oferecem um panorama mais claro sobre o que determina o risco de recidiva em pacientes com escores genômicos intermediários e aproximam a medicina de decisões de tratamento personalizadas, capazes de evitar quimioterapia desnecessária.
Por: Diogo Rodriguez
