Pesquisa identifica biomarcadores no sangue e usa análises exploratórias de inteligência artificial para estimar, de forma menos invasiva, a probabilidade de resposta ao tratamento
Biomarcadores identificados no sangue podem ajudar a indicar,
antes do início do tratamento, se um paciente com câncer de pulmão avançado tem
maior chance de responder à imunoterapia. É o que mostra um estudo conduzido
por pesquisadores do Centro de Pesquisa em Imuno-oncologia (CRIO), do Einstein
Hospital Israelita, e publicado na revista científica iScience.
A pesquisa, que recebeu apoio financeiro da farmacêutica
GlaxoSmithKline (GSK) e da FAPESP, identificou, no sangue, os chamados
biomarcadores – sinais biológicos que funcionam como “pistas” sobre o que está
acontecendo no organismo – associados à probabilidade de resposta à terapia.
Com apoio de inteligência artificial, os cientistas analisaram esses sinais
para estimar a probabilidade de resposta ao tratamento, em uma abordagem menos
invasiva que poderá, após validação em estudos maiores, contribuir para
decisões terapêuticas mais direcionadas na prática clínica.
Esse tipo de avanço ganha ainda mais relevância diante de um dos
principais desafios da oncologia atual: embora a imunoterapia tenha
revolucionado o tratamento de diversos tipos de câncer, incluindo o de pulmão,
entre 50% e 60% dos pacientes não respondem à terapia. Trata-se, ainda, do tipo
de câncer mais diagnosticado e mais letal no mundo, segundo estimativas
recentes da Agência Internacional de Pesquisa em Câncer (IARC/OMS), que apontam
cerca de 2,5 milhões de novos casos e 1,8 milhão de mortes anuais.
Foi nesse contexto que os pesquisadores analisaram amostras de
sangue de 33 pacientes com câncer de pulmão de células não pequenas (NSCLC) em
estágio avançado, antes do início do tratamento, traçando o perfil imunológico
desses indivíduos. A análise, combinada a dados públicos de tumores, indicou
que diferenças no estado funcional das células imunes podem ser detectadas
diretamente na corrente sanguínea e estão associadas à resposta à imunoterapia,
refletindo, em parte, características do ambiente tumoral.
A equipe, liderada por Kenneth Gollob, pesquisador do Einstein e
diretor do CRIO, identificou diferenças importantes no comportamento das
células de defesa dos pacientes. Nos casos em que a imunoterapia funciona
melhor, essas células – chamadas células T – apresentavam características de
ativação e de potencial citotóxico, associadas à expressão de genes
relacionados à resposta antitumoral, como o NKG7.
Já nos pacientes que não respondem ao tratamento, o cenário é
oposto: as células de defesa apresentam sinais de inibição e menor capacidade
de reagir contra o câncer, além de características associadas à progressão da
doença. Esse conjunto de fatores ajuda a explicar por que a imunoterapia não é
eficaz em todos os casos.
Para aprofundar essa análise, os pesquisadores utilizaram uma
técnica chamada sequenciamento de RNA de célula única, que permite observar, de
forma detalhada, a atividade genética de cada célula individualmente. Ao
comparar esses dados com informações de tumores, foi possível verificar que os
padrões identificados no sangue reproduzem, em grande parte, o que acontece no
próprio tumor – indicando que a análise do sangue pode funcionar como uma
espécie de “janela” para entender o ambiente tumoral de forma menos invasiva.
Para transformar essas diferenças em uma abordagem com potencial
para estimar a resposta ao tratamento, os pesquisadores utilizaram um algoritmo
de machine learning chamado Random Forest. Em análises exploratórias, a
combinação de biomarcadores e frequências específicas de linfócitos T permitiu
classificar perfis imunológicos e estimar a probabilidade de resposta com cerca
de 90% de acurácia.
“Antecipar a resposta à imunoterapia significa sair de uma lógica
de tentativa e erro e avançar para uma abordagem mais direcionada, baseada nas
características de cada paciente. Isso não apenas qualifica a tomada de decisão
clínica, como também contribui para o uso mais racional dos tratamentos
disponíveis. As descobertas do estudo estão alinhadas ao propósito central do
CRIO: gerar conhecimento que amplie as respostas anticancerígenas,
impulsionando o desenvolvimento de novas abordagens capazes de beneficiar um
maior número de pacientes e, no futuro, evitar tratamentos pouco eficazes e
orientar escolhas terapêuticas mais adequadas”, afirma Kenneth Gollob.
O estudo também investigou por que alguns pacientes não se
beneficiam da imunoterapia. Nesses casos, foi identificada uma maior frequência
de células T expressando CTLA-4, uma proteína associada à inibição da resposta
imunológica. Em testes laboratoriais, o bloqueio combinado de CTLA-4 e PD-1,
usando medicamentos já utilizados em imunoterapia, conseguiu reativar
características antitumorais de células T em amostras de pacientes com falha
terapêutica.
“Os resultados ajudam a entender por que parte dos pacientes não
responde à imunoterapia. Ao identificar o papel do CTLA-4 nesse processo,
conseguimos apontar caminhos para estratégias combinadas que possam reativar o
sistema imunológico nesses casos”, explica Amanda B. Figueiredo, primeira
autora da pesquisa.
Os achados abrem novas possibilidades de investigação e precisam,
agora, ser confirmados em estudos mais amplos antes de chegarem à prática
clínica.
Nesse cenário, o avanço reforça uma tendência na oncologia em
direção a tratamentos cada vez mais personalizados, definidos a partir das
características biológicas de cada paciente e, cada vez mais, com base em
exames menos invasivos. No caso do câncer de pulmão, ferramentas que permitam
antecipar decisões terapêuticas poderão, após validação, impactar o tempo de
tratamento e as chances de resposta.




