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.