MADRID, 12 nov. (EUROPA PRESS) -
Um novo estudo conduzido pela Daiichi Sankyo Alliance com a AstraZeneca, e desenvolvido pela IQVIA, conseguiu oferecer uma compreensão "mais completa" do tratamento do câncer de mama metastático na Espanha, com base no processamento de linguagem natural (NLP), um ramo da Inteligência Artificial (IA).
Essa ferramenta possibilitou a extração de informações da anatomia patológica e a análise de dados como prevalência, subtipos de tumores, comorbidades e tempos de progressão, incluindo um detalhamento completo do processo de atendimento, levando em conta atividades, tratamentos e tempos.
O estudo CamON mostrou que, dos 11.060 pacientes avaliados, 10,5% (1.166) tinham doença metastática, 99,3% dos casos eram mulheres com uma idade média de 61,6 anos no momento do diagnóstico.
Do total, quase metade (47,6%) teve metástases de novo, enquanto 52,4% acabaram desenvolvendo metástases após um diagnóstico inicial de câncer de mama, com um tempo médio de progressão de 2,7 anos.
Depois de analisar os subtipos de tumores, os pesquisadores revelaram que 29,6% eram HER2 negativos/receptores hormonais positivos, 27,5% eram HER2 baixos, 15,6% eram HER2+ e 4,3% eram triplos negativos. 64,6% eram ER positivo e 56,2% PR positivo.
Também foi observado que 22,9% das pacientes não tinham informações sobre o subtipo do tumor, uma "informação fundamental" para a tomada de decisões clínicas, embora os pesquisadores tenham reconhecido que esse número poderia ser devido a uma limitação da metodologia de processamento de linguagem natural utilizada.
"Esse estudo ressalta a importância de identificar corretamente os subtipos de tumores como base para a implementação de estratégias terapêuticas personalizadas para otimizar o tratamento do câncer de mama metastático", disse o autor principal do estudo, Dr. Luis Manso.
O oncologista médico do Hospital Universitario 12 de Octubre, em Madri, acredita que esses dados oferecem uma "visão real e atualizada" do câncer de mama na Espanha e que fornecem "informações valiosas para orientar futuras estratégias terapêuticas e linhas de pesquisa que promovam melhorias" na abordagem multidisciplinar da doença.
Ele também destacou que a sub-representação do subtipo HER2-low reflete tanto as limitações metodológicas quanto sua incorporação progressiva na prática clínica durante o período do estudo.
LOCAIS MAIS FREQUENTES DE METÁSTASE
Os locais mais frequentes de metástase incluem o osso, com 51,2% dos casos, seguido do fígado (35,2%) e do trato respiratório (33,9%).
Enquanto isso, as comorbidades mais comuns foram hipertensão (40%), dislipidemia (32,3%) e diabetes (17,4%), mostrando a necessidade de uma abordagem multidisciplinar nesses pacientes.
Os dados também revelaram que o tempo médio entre o diagnóstico e o início do tratamento foi de 35,4 dias, enquanto o tempo até a cirurgia foi de 43,8 dias sem tratamento neoadjuvante. A maioria das cirurgias foi conservadora (54,7%) e 27,1% foram radicais.
Todas essas descobertas fornecem "informações importantes" para otimizar diagnósticos, personalizar tratamentos, identificar pacientes qualificados para ensaios clínicos e planejar estratégias terapêuticas com base em comorbidades e localização metastática.
A pesquisa, apresentada durante o Congresso Nacional da Sociedade Espanhola de Oncologia Médica (SEOM2025), também gerou evidências com um "impacto direto" nos hospitais participantes e possibilitou a consolidação de uma ferramenta que oferece informações dinâmicas de cada hospital, evitando a entrada manual de dados e permitindo que os médicos aproveitem ao máximo as informações registradas.
Trata-se de um estudo observacional retrospectivo dos prontuários eletrônicos de milhares de pessoas com câncer de mama tratadas em oito hospitais espanhóis entre 2016 e 2023, incluindo 12 de Octubre, Fundación Jiménez Díaz e Hospital de Torrejón, em Madri; Hospital La Fe, em Valência; Hospital Duran i Reynals e Hospital Universitario de Bellvitge, em Barcelona; Hospital Son Espases, em Palma de Mallorca; Hospital de Vinalopó, em Alicante; e Ribera Povisa, em Pontevedra.
"O CamON reflete nosso compromisso com a inovação baseada em dados reais e a colaboração entre a indústria, hospitais e especialistas em análise avançada, como a IQVIA, estamos transformando informações clínicas em conhecimento útil para melhorar a prática de cuidados e avançar em direção a um cuidado mais personalizado no câncer de mama metastático", disse Ana Zubeldia, VP Head of Oncology da Daiichi Sankyo Espanha.
Por sua vez, o diretor de Healthcare da IQVIA Espanha, Carles Illa, explicou que o uso de metodologias baseadas em dados do mundo real, como as aplicadas no projeto CamON, permite gerar uma "visão muito mais representativa" do que acontece na prática clínica de rotina.
"Graças à aplicação do processamento de linguagem natural, é possível analisar um volume muito grande de registros médicos eletrônicos. Essa abordagem proporciona uma compreensão mais completa dos cuidados com o câncer de mama metastático e reforça o valor da inteligência artificial como uma ferramenta de apoio à tomada de decisões clínicas e de gestão de saúde", concluiu.
Esta notícia foi traduzida por um tradutor automático