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Metástase de câncer de mama
Modelo de IA ajuda a detectar metástase de câncer de mama na região da axila
Estudo também identifica grupo de células do tumor candidato a biomarcador e potencial futuro alvo terapêutico

Photoroyalty via Shutterstock

Câncer de mama tem cerca de 2,3 milhões de novos casos anualmente em todo o mundo

Por Redação SciAdvances

21 de outubro de 2026, 14:22

Fonte

Universidade Pompeu Fabra

Áreas

Biologia, Ciência de Dados, Computação, Epidemiologia, Imunologia, Medicina, Modelagem Matemática, Oncologia, Patologia, Simulação Computacional

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Metástase de câncer de mama

Segundo os dados mais recentes do Observatório Global do Câncer da Organização Mundial da Saúde (OMS), o câncer de mama registra cerca de 2,3 milhões de novos casos e mais de 670 mil mortes por ano globalmente. A mediana mundial de sobrevida em cinco anos é de 77,8%, mas com forte desigualdade entre regiões.

Como um dos cenários críticos, o deslocamento das células tumorais para os gânglios linfáticos da axila pode aumentar significativamente a taxa de mortalidade da doença.

Neste sentido, é importante avançar na compreensão dos processos de metástase do câncer de mama, não só procurando identificar biomarcadores diagnósticos mas também novos alvos terapêuticos.

Avanço: algoritmo de aprendizado de máquina também usa dados imunológicos para detectar metástases de câncer de mama nos gânglios axilares

Pesquisadores de diferentes centros de pesquisa e hospitais na Espanha desenvolveram um novo modelo de Inteligência Artificial (IA) para detectar a presença de metástases de câncer de mama em áreas próximas à mama — especificamente nos gânglios axilares, que funcionam como filtros essenciais do sistema imunológico.

Os cientistas treinaram três modelos de aprendizado de máquina: dois deles com dados clínico-patológicos e imunológicos proveniente de um primeiro grupo de 83 mulheres diagnosticadas com o mesmo tipo de câncer de mama luminal entre 1995 e 2008; e um terceiro modelo, treinado com uma série mais ampla, composta por 344 pacientes (incluindo as 83 pacientes do primeiro grupo), utilizando apenas dados clínico-patológicos.

A pesquisa representa um avanço na compreensão dos mecanismos imunológicos envolvidos na disseminação do câncer de mama para os gânglios linfáticos.

Alba Fischer Carles, doutoranda na Universidade Pompeu Fabra e primeira autora do estudo, explicou que o sete das nove variáveis ​​imunitárias do modelo de aprendizado de máquina final provêm do estudo de tecidos extraídos dos gânglios axilares (sem metástases).

O estudo foi publicado na revista científica Breast Cancer Research.

Modelo não prevê ocorrência de metástase, mas destaca variáveis importantes associadas à presença de metástase na axila

A pesquisa apontou que a resposta imunológica é um fator crucial para determinar a ocorrência de metástases no câncer de mama luminal, um dos tipos mais frequentes da doença.

Contudo, os métodos de diagnóstico e as tecnologias atuais não avaliam esse aspecto de forma rotineira na prática clínica. Portanto, o novo modelo de aprendizado de máquina pode servir para reforçar os métodos diagnósticos já existentes.

A análise dos três modelos treinados permitiu chegar a um modelo final de aprendizado de máquina, que incorpora os dados imunológicos. Neste modelo, há uma redução nos falsos positivos para metástases de câncer de mama luminal em comparação com o sistema de IA treinado exclusivamente com dados clínicos.

O modelo final de IA não permite prever se uma paciente desenvolverá ou não metástases, mas possibilita identificar quais variáveis ​​clínicas e imunológicas presentes no tumor primário e nos próprios gânglios axilares estão associadas à presença de metástase na axila.

Os cientistas também identificaram um novo potencial biomarcador da metástase axilar do câncer de mama: o CD21+, um grupo de células situadas dentro do tumor primário que poderia ser determinante para detectar a extensão do tumor. Além de biomarcador, o grupo CD21+ também poderia ser um novo alvo terapêutico. Mas a descoberta ainda precisa ser confirmada em estudos clínicos de maior porte.

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Últimos avanços

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Autores/Pesquisadores Citados

Alba Fischer Carles

Doutoranda na Universidade Pompeu Fabra

Instituições Citadas

Universidade Pompeu Fabra

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

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