A IA pode prever o risco individual de recidiva do cancro usando sequenciação genética do tumor ?

A recidiva do cancro depende de uma interação complexa entre mutações genéticas, microambiente tumoral e resposta ao tratamento. A medicina personalizada visa prever o risco de recidiva analisando a genómica tumoral, mas integrar vastos conjuntos de dados continua a ser um desafio para os clínicos humanos. A IA poderia acelerar este processo ao identificar padrões associados à recorrência em dados de alta dimensão.

Os sistemas de IA podem agora aproveitar o sequenciamento completo do exoma tumoral ou de RNA, juntamente com variáveis clínicas, para produzir pontuações individualizadas de risco de recorrência que superam a patologia tradicional sozinha. Por exemplo, plataformas comerciais como Oncotype DX AR-V7 e FoundationOne Hemo utilizam painéis de expressão génica para estimar a probabilidade de recidiva em cancros da mama, da próstata e hematológicos, e modelos de deep learning treinados com dados do TCGA atingem AUCs entre 0,75–0,85 para vários tipos de tumor. As ferramentas com aprovação regulatória permanecem maioritariamente prognósticas em vez de preditivas da resposta à terapia, e a validação no mundo real fora de coortes curadas ainda é limitada.

— Enriched 12 de maio de 2026 · Source: Nature Medicine — https://www.nature.com/articles/s41591-023-02300-5