Os avanços na Oncologia em 2025: foco na IA
Estudos continuam a explorar como os modelos de IA podem prever a resposta de diferentes tipos de câncer a novos tratamentos, reduzindo potencialmente os custo
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Os principais avanços no tratamento do câncer em 2025 focaram na medicina personalizada (perfilamento genômico, terapias direcionadas para variados tipos de câncer), imunoterapias (vacinas de mRNA, células CAR-T, novas combinações), diagnósticos avançados (biópsias líquidas, testes de saliva para câncer de próstata) e novos tratamentos para cânceres de difícil tratamento, incluindo anticorpos conjugados a drogas (ADCs) para mais raros como os sarcomas e medicamentos para tumores cerebrais pediátricos, além de progressos na detecção precoce e na prevenção. Também devemos destacar os avanços na melhor detecção da doença residual mínima (DRM) e novos medicamentos para cânceres agressivos, como o glioma difuso da linha média (GDM).
A Inteligência Artificial (IA) ocupa agora um contínuo no diagnóstico e no tratamento
Quando questionados sobre qual será a aplicação mais impactante da IA, visionários como Bill Gates e Sam Altman frequentemente apontam para a área da saúde.
Além da medicina de precisão, a IA já está profundamente presente em diversas áreas do tratamento e da distribuição do câncer. Um termo cunhado há quase 70 anos, a IA utiliza processos computacionais para imitar a forma como os humanos pensam, a fim de realizar diversas tarefas. Em 2025, a integração da IA ??no diagnóstico e tratamento do câncer tem o potencial de revolucionar a prática da oncologia médica. Ela não só pode ajudar a prever o risco de recorrência do câncer, como também pode otimizar o planejamento, o recrutamento e a análise de ensaios clínicos. Vamos analisar os avanços recentes da IA ??em diferentes áreas da oncologia neste ano.
IA para Detecção e Diagnóstico do Câncer
A detecção e o diagnóstico precoces do câncer melhoram significativamente os resultados. Quando o câncer é detectado precocemente, geralmente é mais tratável. Assim, para certos tipos de câncer, como o de mama, cólon e pulmão, exames regulares — como mamografias, colonoscopias e tomografias computadorizadas de baixa dose — são recomendados para indivíduos que atendem a critérios específicos.
Com o advento da IA, a detecção precoce do câncer pode ser drasticamente aprimorada, aumentando a velocidade, a precisão e a consistência na identificação de tumores. Por exemplo, um estudo pioneiro publicado em 2020 mostrou que a IA do Google Health supera especialistas humanos na interpretação de mamografias. Avançando alguns anos, pesquisadores estão desenvolvendo ferramentas de diagnóstico baseadas em IA para identificar biomarcadores importantes. Diversos modelos de IA, como o Prov-GigaPath, os modelos de Owkins e o CHIEF, estão sendo usados ??para imagens de detecção de câncer. Outras tecnologias recentes para diagnóstico e testes de biomarcadores incluem o HistoPathXplorer para detecção de biomarcadores em tecidos, o AlphaFold 3 para prever biomarcadores relevantes para o tratamento e o Paige Prostate Detect para aprimorar a interpretação de biópsias de próstata.
Inteligência Artificial para o Planejamento de Tratamento
Este ano, houve um aumento no uso de IA para orientar o planejamento e a seleção do tratamento do câncer. Essa mudança é impulsionada pela capacidade da IA ??de processar grandes quantidades de dados complexos de saúde, dados que levariam décadas para serem analisados ??por humanos. Por exemplo, o MSI-SEER do Centro Médico da Universidade Vanderbilt é uma ferramenta de diagnóstico baseada em IA, projetada para identificar regiões com alta instabilidade de microssatélites (MSI-H) em tumores, que geralmente passam despercebidas pelos testes tradicionais. Essa tecnologia permite que mais pacientes com câncer se beneficiem da imunoterapia, pois é um preciso marcador de sensibilidade à terapia com imunoterápicos.
Da mesma forma, a IA está sendo integrada aos sistemas de apoio à decisão clínica. Essas plataformas reúnem todos os dados do paciente, incluindo resultados de exames laboratoriais, patologia, imagens e genômica, para gerar recomendações de tratamento baseadas em evidências, ajudando os médicos a tomar decisões mais informadas. Em um estudo recente, pesquisadores da Weill Cornell Medicine, em colaboração com a Regeneron Pharmaceuticals, usaram IA para agrupar com precisão pacientes com câncer por características compartilhadas e prever os resultados do tratamento a partir de dados de prontuários médicos com mais eficácia do que qualquer método anterior. Estudos em andamento continuam a explorar como os modelos de IA podem prever a resposta de diferentes tipos de câncer a novos tratamentos, reduzindo potencialmente os custos de pesquisa e acelerando o desenvolvimento de medicamentos.
IA para Otimização de Ensaios Clínicos
Em sua reunião anual de 2025, a Sociedade Americana de Oncologia Clínica (ASCO) destacou o crescente impacto da IA ??na pesquisa do câncer, ressaltando o potencial da IA ??para agilizar o recrutamento para ensaios clínicos e a análise de dados. Os ensaios clínicos frequentemente envolvem tarefas repetitivas e demoradas, como a triagem de pacientes, que ferramentas baseadas em IA podem ajudar a simplificar. Um dos principais desafios na pesquisa do câncer continua sendo a identificação de pacientes elegíveis, a interpretação de dados complexos e a aceleração do longo processo desde a descoberta até a implementação clínica. A IA agora está abordando essas barreiras por meio de correspondência automatizada de pacientes, análises preditivas, monitoramento em tempo real, integração de dados e melhoria da qualidade dos dados. Por exemplo, em junho de 2025, o City of Hope lançou uma plataforma de IA chamada HopeLLM para auxiliar médicos na sumarização de históricos de pacientes, na identificação de pacientes compatíveis com ensaios clínicos e na extração de dados para pesquisa. Da mesma forma, em março, a TrialX reiterou sua visão de usar IA para otimizar o recrutamento e o engajamento de pacientes de forma centrada no paciente, garantindo precisão e inclusão.
As opiniões expressas neste texto são de responsabilidade exclusiva do(a) autor(a) e não refletem, necessariamente, o posicionamento e a visão do Estado de Minas sobre o tema.
