IA aumenta sensibilidade na detecção de HER2-low e HER2-ultralow em câncer de mama avançado

A avaliação do status HER2-low em câncer de mama avançado pode ganhar mais precisão com o uso de inteligência artificial (IA), segundo estudo publicado no Breast Cancer Research and Treatment. A análise de 47 pacientes mostrou que a IA identificou mais casos de HER2-low e HER2-ultralow do que a microscopia convencional e a patologia digital, além de revelar alterações na expressão ao longo da evolução da doença.

O trabalho comparou três abordagens — microscopia convencional, estimativa visual em imagem digital e IA (plataforma Aiforia®) — em amostras pareadas de biópsias iniciais, peças cirúrgicas e metástases distantes. A IA forneceu percentuais exatos de células tumorais positivas e detectou mais casos próximos aos pontos de corte (1% e 10%) que diferenciam HER2-null, HER2-ultralow e HER2-low.

Nos resultados, a IA identificou um aumento do status HER2 em 43% das metástases comparado às peças cirúrgicas, enquanto reduções ocorreram em 17% dos casos. As metástases apresentaram mais frequentemente HER2-low do que HER2-null, sugerindo que, mesmo após progressão, muitos pacientes poderiam ser candidatos a terapias como trastuzumabe deruxtecana (T-DXd) — embora o estudo não tenha avaliado resposta clínica ao fármaco.

Os autores destacam que, apesar da maior sensibilidade, a IA ainda exige ajustes, como evitar inclusão de áreas de carcinoma ductal in situ (DCIS) na análise. Além disso, lembram que estudos de referência para T-DXd, como o DESTINY-Breast04 e -06, usaram microscopia convencional, o que pode impactar comparabilidade e critérios regulatórios.

Segundo os autores, a IA demonstrou maior sensibilidade para detectar HER2-low e HER2-ultralow, mas a padronização da avaliação é essencial para garantir critérios consistentes de elegibilidade terapêutica.

Nota editorial: Este conteúdo foi desenvolvido com o apoio de tecnologias de inteligência artificial para otimização da redação e estruturação da informação. Todo o material foi cuidadosamente revisado, validado e complementado por especialistas humanos antes de sua publicação, garantindo a acurácia científica e a adequação às boas práticas editoriais.