IA da Unicamp transforma prognóstico oncológico

Um avanço significativo na oncologia foi alcançado por Pesquisadores da Unicamp, que desenvolveram uma inteligência artificial capaz de mapear a composição corporal de pacientes com câncer com agilidade e precisão. Anunciada nesta sábado, 02/05/2026, a ferramenta promete otimizar o diagnóstico e personalizar tratamentos, marcando um novo capítulo na luta contra a doença ao focar no estado geral do paciente, não apenas no tumor, oferecendo esperança e cuidado mais individualizado.

Pesquisadores da Unicamp desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) que mapeia detalhadamente a composição corporal de pacientes com câncer, incluindo músculos e gordura, em menos de um minuto. A análise é feita a partir de exames de tomografia computadorizada. Esta tecnologia agiliza um processo que, feito manualmente, levaria até uma hora, contribuindo para prognósticos mais precisos e direcionando tratamentos de forma personalizada. A expectativa é que o sistema apoie as decisões médicas no futuro, humanizando o cuidado oncológico.

Revolução na Leitura Clínica

Atualmente, a perspectiva clínica sobre um paciente em tratamento foca principalmente nas características do tumor, como tamanho e metástases. A análise da composição corporal amplia essa leitura, considerando o organismo do paciente e sua resposta individual ao tratamento, um fator crucial muitas vezes negligenciado.

Como a IA da Unicamp Funciona

O sistema foi criado no Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (Cedip) CancerThera, localizado na Unicamp e apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). Uma equipe multidisciplinar, que une conhecimentos da física, oncologia e nutrição, deu vida à tecnologia.

A IA atua por meio da "segmentação de imagens", analisando uma tomografia computadorizada da região da terceira vértebra lombar (L3), considerada padrão para essa análise. Ela consegue separar e colorir cada tipo de tecido de forma autônoma, diferenciando ossos, vísceras, músculos e gordura que, em uma tomografia comum, aparecem misturados em tons de cinza.

O grande diferencial da tecnologia reside em sua capacidade de identificar e definir, minuciosamente e em tempo recorde:

• o tecido muscular;
• a gordura subcutânea (logo abaixo da pele);
• a gordura visceral (entre os órgãos);
• a gordura intramuscular (entre as fibras dos músculos).

Maria Carolina dos Santos Mendes, nutricionista e pesquisadora de pós-doutorado e uma das integrantes do projeto, explica que, na prática clínica atual, essa avaliação detalhada por tomografia é limitada. "Hoje, a gente não consegue fazer essa avaliação pela tomografia, porque a gente não tem nenhum software e os que existem são caros. O que a gente faz para a avaliação da composição corporal é medir as circunferências de panturrilha, braço, dobras cutâneas. E isso não dá para a gente essa avaliação tão sensível desses compartimentos corporais como a gente tem através da análise da imagem", ressalta.

O algoritmo da IA foi treinado com a lógica do raciocínio de médicos e nutricionistas, apresentando uma margem de erro estimada em menos de 5%. O físico nuclear Jun Takahashi detalha que a ferramenta combina dois modelos treinados com dados científicos obtidos na Faculdade de Ciências Médicas e no Instituto de Física Gleb Wataghin (IFGW), executando, de forma mais rápida, automática e padronizada, o que antes era feito por humanos.

Por Que a Composição Corporal Importa

Um estudo conduzido pelo mesmo grupo de pesquisadores da Unicamp revelou que a análise automatizada da composição corporal de pacientes com câncer de estômago, feita por inteligência artificial, é capaz de prever os riscos de mortalidade de forma mais precisa. O artigo intitulado "Melhorando a previsão de prognóstico do câncer gástrico ressecável: Uma análise de aprendizado de máquina combinando características clínicas e radiômica da composição corporal" foi publicado na prestigiada revista científica Informatics in Medicine Unlocked.

Tradicionalmente, a oncologia usa o sistema TNM (de Tumor, Linfonodo e Metástase) para classificar o avanço do câncer. Contudo, esse sistema foca apenas no tumor e não explica por que pacientes no mesmo Estágio da doença frequentemente apresentam evoluções tão distintas.

A pesquisa da Unicamp, ao cruzar dados clínicos com a análise corporal da IA, mostrou que pacientes com câncer gástrico em Estágio II (teoricamente menos grave), mas classificados como de "alto risco" pela ferramenta, tiveram uma expectativa de vida semelhante à de pacientes no Estágio III. Isso significa que a composição corporal (especialmente músculo e gordura) influencia fortemente a sobrevivência, e a IA pode identificar vulnerabilidades que o método padrão não detecta. Certas alterações na gordura e no músculo, por exemplo, podem indicar problemas como inflamação e caquexia (perda extrema de massa muscular), que pioram significativamente o prognóstico.

José Barreto Campello Carvalheira, oncologista e pesquisador principal no CancerThera, explica: "A gente pega essas informações que tem através dessas análises e une a outras informações clínicas e da doença do paciente. A gente une isso com exames de sangue, com informações do TNM e outras informações, e tiramos ali características importantes".

Impacto Direto na Vida do Paciente

O uso da IA na análise da composição corporal faz uma diferença crucial:

• Reforça que o câncer não depende apenas do tumor, mas do estado geral e da resiliência do corpo do paciente.
• Permite prever melhor quem está mais vulnerável e precisa de atenção redobrada.
• Ajuda médicos a monitorar pacientes com maior precisão e agir preventivamente contra complicações.
• Pode ajudar a poupar pacientes de tratamentos excessivamente agressivos e, por vezes, ineficazes.
• Impacta diretamente a nutrição clínica, possibilitando que a equipe crie um suporte alimentar focado na necessidade exata do paciente, combatendo a perda de massa magra e promovendo sua dignidade.

Caminho para o Futuro

O programa de computador já foi registrado pela Agência de Inovação da Unicamp e está sendo utilizado em pesquisas. Contudo, ainda não está disponível para a população e, para que chegue ao mercado e seja usado em hospitais e clínicas, depende do licenciamento por parte de empresas do setor de saúde. Além disso, a ferramenta ainda precisa ser validada em novos estudos.

Atualmente, o programa serve para classificar o nível de risco dos pacientes, funcionando como um alerta valioso para a equipe de saúde. Ele não determina, por enquanto, mudanças diretas no tratamento, mas ajuda a identificar os pacientes mais frágeis que necessitam de monitoramento rigoroso e suporte nutricional imediato, garantindo que nenhum paciente seja deixado para trás.

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