A Revolução da Integração Multiômica no Diagnóstico e Tratamento do Câncer
A integração multiômica revoluciona o diagnóstico e tratamento do câncer, revelando segredos das células tumorais e suas interações. Descubra como!
A Integração Multiômica no Diagnóstico e Tratamento do Câncer
A combinação de diversos componentes moleculares, como DNA, RNA, proteínas e metabolismo, está aprimorando a precisão no diagnóstico e tratamento do câncer. Essa abordagem, chamada de multiômica, permite compreender não apenas as alterações genéticas, mas também a forma como elas se organizam, interagem com o organismo e afetam a resposta a terapias.
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O termo é derivado do sufixo “-ômica”, utilizado nas ciências biológicas para designar o estudo de conjuntos de moléculas que estão relacionadas ao funcionamento celular.
Na oncologia, a multiômica é aplicada para observar diferentes aspectos de um tumor, indo além da genética isolada e incorporando fatores funcionais e ambientais que influenciam sua evolução. “Com as análises multiômicas, há uma maior capacidade de entender não somente as células tumorais, mas também as células inflamatórias, os fibroblastos e as células normais que estão em contato com o tumor”, afirma o oncologista Fernando Moura, gerente médico de Medicina de Precisão do Einstein Hospital Israelita.
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Aspectos da Análise Multiômica
Essa compreensão aprimorada possibilita um melhor entendimento da biologia tumoral, além de auxiliar no diagnóstico e na previsão de desfechos de tratamentos-alvo moleculares ou de imunoterapia. Entre as áreas “ômicas”, a genômica é frequentemente o ponto de partida, identificando alterações no DNA associadas ao desenvolvimento tumoral, como mutações e rearranjos.
A transcriptômica, por sua vez, analisa o RNA, que atua como intermediário entre as instruções do DNA e a produção de proteínas, revelando quais genes estão ativos em um determinado momento.
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A proteômica foca nas proteínas, que desempenham funções celulares essenciais. Já a metabolômica e a lipidômica investigam como o tumor utiliza energia, nutrientes e moléculas de gordura para crescer e interagir com o organismo. Por fim, a epigenômica estuda mecanismos que ativam ou desativam genes sem modificar o DNA. “A análise multiômica envolve entender o que está acontecendo naquele tumor, acessando diferentes tipos de informação molecular, em diferentes níveis, para aprender mais e, de alguma forma, usar essa informação para eliminar a célula tumoral”, explica a professora Tathiane Maistro Malta, do Laboratório de Multiômica e Oncologia Molecular da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da Universidade de São Paulo (FMRP-USP).
Oncologia de Precisão
A integração de dados moleculares impacta diretamente a prática clínica. A oncologia de precisão, que se baseia no perfil biológico do tumor, utiliza informações genômicas e, em alguns casos, outras camadas ômicas para orientar diagnósticos, estimar prognósticos e selecionar tratamentos.
Um estudo publicado em 2020 demonstrou que a análise de perfil molecular tem sido cada vez mais incorporada nas decisões terapêuticas, impulsionada pelo aumento de alvos terapêuticos identificados na última década.
Esse trabalho aponta que a integração de dados moleculares, aliada a ferramentas de inteligência artificial e biópsias líquidas, pode prever resistência a medicamentos e ajustar tratamentos de forma mais personalizada. “Quanto mais entendemos a biologia do tumor, como ele se origina e como se comporta frente às pressões que sofre, seja do sistema imunológico ou do tratamento, mais condições temos de bloquear sua progressão e tentar eliminar essas células”, detalha Malta.
Aplicações e Avanços na Pesquisa
Embora a professora estude especificamente a multiômica em gliomas — tumores que afetam o sistema nervoso central, como o cérebro e a medula espinhal —, ela acredita que essa abordagem pode beneficiar o estudo e o tratamento de diversos tipos de câncer.
O oncologista do Einstein também vê aplicações em várias áreas, como gliomas, câncer de mama, leucemias e câncer colorretal. “Nesses tumores, algumas análises multiômicas colaboram para uma melhor estratégia de tratamento ou para um diagnóstico e prognóstico mais precisos”, analisa Moura.
Parte do conhecimento gerado pelas análises ômicas já está sendo aplicado na prática clínica, especialmente no apoio ao diagnóstico. Esse avanço acompanha a evolução das tecnologias de sequenciamento de DNA e biologia molecular nas últimas décadas. “Estamos avançando bastante no entendimento dos tumores”, afirma a professora da FMRP-USP.
Desafios da Integração e Padronização
Apesar de ampliar a quantidade e diversidade de informações sobre um tumor, o desafio da multiômica reside na integração desses dados para orientar decisões clínicas, como prognóstico e resposta a tratamentos. Nesse contexto, a literatura científica recente aponta para o uso de modelos computacionais que podem ajudar a cruzar diferentes camadas de informação biológica e analisar o câncer como um sistema complexo.
Outra frente de pesquisa é a transcriptômica espacial, que permite medir a atividade dos genes mantendo a posição das células no tecido. Essa técnica ajuda a compreender melhor o microambiente tumoral, que é formado por células, vasos e moléculas que influenciam o comportamento do tumor.
Ao mostrar como células cancerosas interagem com células imunes vizinhas, a transcriptômica espacial pode fornecer novas informações sobre metástase e resposta à imunoterapia.
Barreiras Técnicas e Financeiras
Ainda há barreiras técnicas, financeiras e institucionais a serem superadas para a integração dos dados e sua incorporação no sistema de saúde. No Brasil, o principal obstáculo para a aplicação da medicina multiômica no tratamento do câncer é o alto custo das tecnologias, tanto para pesquisa quanto para uso assistencial. “São técnicas bastante caras.
O custo de implementação no Sistema Único de Saúde, por exemplo, ainda é inviável. Portanto, o maior obstáculo é financeiro”, avalia Tathiane Malta.
Um relatório de 2025 sobre o cuidado global em câncer indica que a incorporação da oncologia de precisão varia entre países e dentro dos próprios sistemas de saúde, sendo mais presente em centros de alta renda. Além do custo, é necessário capacitar profissionais de saúde para indicar e interpretar os testes, evitando o uso inadequado ou resultados pouco aplicáveis.
A Necessidade de Representatividade
Somada à barreira do acesso, a base científica da oncologia de precisão enfrenta um problema de representatividade. Um estudo publicado em 2025 alerta que a baixa presença de populações diversas em bancos de dados biomédicos pode perpetuar disparidades em saúde.
Os pesquisadores destacam que a composição dessas bases não reflete a diversidade genética da população mundial, o que pode resultar em diagnósticos menos precisos e tratamentos menos eficazes para pacientes de origens sub-representadas.
“O que aprendemos até hoje vem majoritariamente de amostras de pacientes de origem europeia e norte-americana. Precisamos trabalhar para aumentar a representatividade de amostras brasileiras, pois temos um perfil genético diferente e não compreendemos totalmente o impacto disso no que aprendemos sobre tumores e outras doenças”, pontua Malta.
Para Moura, o Brasil está em uma posição favorável, com iniciativas voltadas à identificação de biomarcadores e ao desenvolvimento de novas terapias.
No Einstein, há estudos de multiômica em andamento envolvendo tumores como pâncreas, pulmão, gliomas e mieloma, com foco na compreensão mais detalhada da biologia tumoral. Um dos pilares desse trabalho é a estruturação de biobancos, que permitem coletar, armazenar e analisar amostras biológicas de forma padronizada. “A expectativa é que essas estratégias se tornem rotina assistencial, não apenas em oncologia, mas também em cardiologia, neurologia e doenças raras”, conclui o médico.