Inteligência Artificial melhora em 22% a precisão no diagnóstico de câncer de mama HER2-baixo

Estudo internacional com 105 patologistas mostra que ferramenta de IA pode reduzir erros de classificação e ampliar acesso a terapias-alvo para pacientes brasileiras

Um estudo internacional que será apresentado no Congresso Anual da Sociedade Americana de Oncologia Clínica (ASCO) 2025 revelou que o uso de inteligência artificial pode melhorar significativamente a precisão dos patologistas no diagnóstico de tumores de mama HER2-baixo e HER2-ultrabaixo. A pesquisa, que envolveu 105 especialistas de 10 países da Ásia e América do Sul, incluindo o Brasil, demonstrou que a assistência de IA aumentou a precisão diagnóstica em quase 22%. 

A pesquisa focou em um grupo de pacientes que representa a maioria dos casos de câncer de mama: cerca de 65% dos tumores anteriormente classificados como HER2-negativos na verdade apresentam algum nível de expressão da proteína HER2 e pertencem aos subgrupos HER2-baixo ou HER2-ultrabaixo. 

“Nosso estudo fornece a primeira evidência multinacional de que a inteligência artificial pode ajudar a fechar uma lacuna diagnóstica crítica e abrir portas para novas terapias como conjugados anticorpo-droga para a maioria dos pacientes que, até recentemente, não tinham tais alternativas", disse a autora principal, Marina De Brot, médica patologista do A.C. Camargo Cancer Center. 

A análise, que terá seus resultados detalhados apresentados em formato pôster durante o Congresso Anual da ASCO 2025, entre 30 de maio e 3 de junho, em Chicago (Eua), foi financiada pela farmacêutica AstraZeneca. Este é o primeiro conjunto de evidências multinacionais de que a inteligência artificial pode ajudar a fechar lacunas diagnósticas críticas e abrir portas para novas terapias.
 

O desafio da detecção microscópica

A identificação precisa dos níveis baixos de HER2 representa um desafio técnico significativo para os patologistas. Mesmo entre especialistas experientes, há discordância em aproximadamente um terço dos casos. Essa dificuldade resulta em muitos tumores HER2-baixo e HER2-ultrabaixo sendo erroneamente rotulados como HER2-nulos, o que nega às pacientes o acesso a terapias que poderiam prolongar sua sobrevida. 

Na visão de Daniel Gimenes, oncologista da Oncoclínicas, esse é um avanço relevante para a medicina e pode trazer boas perspectivas para pacientes brasileiras. “Estamos falando de pelo menos 55% dos casos de câncer de mama que são HER2-baixo e outros 10% que são HER2-ultrabaixo. Muitas dessas mulheres vinham sendo privadas de tratamentos direcionados porque seus tumores eram incorretamente classificados como HER2-nulos”, explica o médico, que não participou diretamente da pesquisa, mas acompanhou os resultados. 

O médico ressalta que a análise visual tradicional, baseada no olho humano, tem suas limitações quando se trata de detectar níveis sutis de expressão do HER2. "A introdução de conjugados anticorpo-droga (ADCs) nos últimos anos tornou essa detecção ainda mais relevante, pois agora temos tratamentos eficazes para esses casos anteriormente considerados inelegíveis para terapia-alvo”, comenta o Dr. Gimenes.
 

Resultados impressionantes com suporte de IA

No estudo, os patologistas utilizaram uma plataforma digital de treinamento assistida por IA chamada ComPath Academy para avaliar 20 casos digitais de câncer de mama. Os resultados foram comparados com scores de referência estabelecidos por um centro especializado. 

Os números revelaram melhorias substanciais:

• A sensibilidade do diagnóstico aumentou de aproximadamente 76% para 90%

• A concordância dos patologistas com os scores de referência melhorou cerca de 13%, saltando de 76,3% para 89,6%

• A precisão geral na categorização dos casos aumentou de 66,7% para 88,5%

• Mais impressionante ainda: a IA reduziu em mais de 25% os casos de HER2-ultrabaixo incorretamente classificados como HER2-nulos

"Esses resultados são extraordinários", avalia o Dr. Gimenes. "Reduzir de 29,5% para apenas 4% os casos mal classificados significa que muito mais pacientes poderão ter acesso aos tratamentos adequados. No contexto brasileiro, onde buscamos constantemente melhorar o acesso e a qualidade do diagnóstico oncológico, essa tecnologia representa uma oportunidade importante".
 

Impacto na prática clínica brasileira

O oncologista da Oncoclínicas destaca que a implementação dessa tecnologia no Brasil poderia ter impacto significativo no tratamento do câncer de mama. "Estamos entrando na era da medicina de precisão, onde cada detalhe molecular do tumor importa para a escolha terapêutica. Essa ferramenta de IA não substitui o patologista, mas potencializa sua capacidade diagnóstica." 

A relevância é ainda maior considerando que o câncer de mama é o tipo de câncer que mais acomete mulheres no Brasil, com estimativa de mais de 73 mil novos casos anuais, segundo o Instituto Nacional de Câncer (INCA).
 

Próximos passos e perspectivas

Os pesquisadores já planejam estudos de implementação multicêntrica para incorporar a ferramenta de IA na rotina diagnóstica e medir os efeitos clínicos downstream, incluindo mudanças nas opções de tratamento e tempo até o início da terapia para pacientes com câncer de mama HER2-baixo e HER2-ultrabaixo. 

"Esse é apenas o começo. A IA em oncologia não veio para substituir médicos, mas para nos tornar mais precisos e eficientes. Para nossas pacientes brasileiras, isso significa diagnósticos mais acurados e acesso a tratamentos mais personalizados", finaliza Daniel Gimenes.

 

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