A tecnologia tem transformado de forma profunda o tratamento dos tumores cerebrais, contribuindo para diagnósticos mais precoces e terapias potencialmente mais precisas, com possibilidade de melhores resultados clínicos em determinados casos.
Ferramentas como a inteligência artificial, a ressonância magnética avançada, a cirurgia guiada por imagem e as terapias personalizadas estão ampliando as possibilidades terapêuticas, reduzindo danos a áreas saudáveis do cérebro e oferecendo abordagens mais seguras e eficazes.
Evolução da neuroimagem
O diagnóstico de tumores do sistema nervoso central (SNC) depende do uso combinado de tomografia computadorizada (TC) com contraste e ressonância magnética (RM), que apresentam papéis complementares.
A TC é preferida em situações de instabilidade clínica, sendo rápida e eficaz na identificação de calcificações, hemorragias hiperagudas e alterações ósseas. Por sua vez, a RM oferece melhor resolução de tecidos moles, permitindo detectar lesões isodensas, edema, realce tumoral e alterações associadas.
Além disso, técnicas avançadas, como espectroscopia de RM e tractografia, têm melhorado significativamente a segurança e a eficácia da cirurgia cerebral.
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Novas tecnologias de diagnóstico
Estudos recentes exploram assinaturas genéticas e de RNA relacionadas a processos de morte celular programada, como cuproptose, ferroptose e necroptose, fornecendo informações promissoras que podem auxiliar na estimativa do prognóstico de pacientes com gliomas, ainda em fase de pesquisa.
Além disso, tecnologias como a detecção de células tumorais circulantes (CTCs) e biópsias líquidas também mostram potencial na caracterização de gliomas e no monitoramento de tumores, mesmo atravessando a barreira hematoencefálica.
Ademais, marcadores circulantes, incluindo microRNAs e metabolômica urinária foram investigados para diagnóstico e acompanhamento de gliomas e meduloblastomas, mostrando elevada precisão. Por fim, Proteínas como ASF1B estão sendo estudadas como potenciais marcadores prognósticos em pesquisas experimentais..
Navegação cirúrgica e robótica
A remoção cirúrgica de tumores cerebrais busca a excisão completa ou quase completa, respeitando a preservação da função neurológica e a saúde do paciente. Estudos observacionais indicam que pacientes submetidos à ressecção apresentam maior sobrevida em comparação com aqueles que recebem apenas biópsia.
Técnicas modernas, incluindo ressecções estereotáxicas guiadas por craniotomia e monitoramento intraoperatório, permitem remover o máximo possível do tumor enquanto avaliam em tempo real a função neurológica, como movimentos motores e linguagem.
Além disso, a experiência do hospital e do cirurgião influencia diretamente os desfechos: hospitais e cirurgiões com maior volume de procedimentos apresentam taxas de mortalidade hospitalar menores, reforçando a importância da centralização de casos complexos.
Radiocirurgia e terapias ablativas no tratamento de tumores cerebrais
Quando a remoção cirúrgica total não é viável ou segura, técnicas de radiocirurgia e terapias ablativas oferecem alternativas menos invasivas.
A radiocirurgia utiliza radiação focada para destruir células tumorais com precisão, minimizando danos ao tecido cerebral saudável circundante. Esse tipo de abordagem é especialmente útil em tumores profundos ou próximos a áreas críticas de função neurológica. Pesquisas contínuas avaliam o uso de tecnologias de navegação e inteligência artificial estão sendo investigadas para auxiliar na precisão cirúrgica e explorar seu potencial para previsão de respostas tumorais.
Terapias ablativas, incluindo métodos guiados por imagem, também estão sendo desenvolvidas para atingir tumores de forma localizada, oferecendo opções seguras quando a cirurgia convencional apresenta riscos elevados.
Resposta à radiação
O tratamento radioterápico para tumores cerebrais é adaptado conforme o tamanho e a localização do tumor, garantindo que o tecido afetado receba a dose adequada. Apesar dessa personalização, a quantidade de radiação administrada costuma ser padronizada para todos os pacientes com um mesmo tipo de tumor, o que pode limitar a eficácia em casos individuais. Por isso, pesquisadores têm buscado formas de prever a resposta de cada tumor antes do início do tratamento, permitindo identificar pacientes que provavelmente não responderiam às doses padrão.
A inteligência artificial (IA), especialmente por meio de técnicas de aprendizado de máquina, surge como ferramenta promissora nesse contexto. Modelos avançados, por exemplo, podem analisar imagens de ressonância magnética dos tumores e, a partir desses dados, estimar a sensibilidade do tecido à radiação. Essa abordagem visa antecipar a eficácia do tratamento, otimizando a tomada de decisão clínica e evitando a exposição desnecessária a doses que possam ser insuficientes ou excessivas.
Além da previsão da resposta, os pesquisadores investigam compostos conhecidos como sensibilizadores de radiação, que aumentam a vulnerabilidade das células tumorais à destruição pelo tratamento radioterápico. Portanto, esses agentes potencializam o efeito da radiação, contribuindo para uma maior eliminação das células malignas. Atualmente, dezenas de ensaios clínicos de pequeno porte estão avaliando a eficácia desses sensibilizadores, especialmente em casos de glioblastoma, um tumor cerebral agressivo e de difícil manejo. Um exemplo é o estudo conduzido pelo NCI que combina o medicamento selinexor (Xpovio) com quimioterapia e radioterapia, buscando prolongar a sobrevida dos pacientes.
Terapias-alvo e imunoterapias no tratamento de tumores cerebrais
As pesquisas recentes sobre tumores cerebrais e da medula espinhal têm avançado especialmente no campo das terapias-alvo e da imunoterapia, buscando intervenções mais precisas e menos tóxicas.
As terapias direcionadas têm como proposta atingir alterações específicas que sustentam o crescimento tumoral, preservando em maior grau os tecidos saudáveis. Diversos estudos identificaram mutações que servem como alvos terapêuticos, como as alterações nos genes IDH1 e IDH2, por exemplo, comuns em determinados gliomas de baixo grau. Para esses casos, medicamentos como o vorasidenib mostraram capacidade de retardar a progressão do tumor. Em tumores recorrentes com mutação em IDH, a combinação de inibidores de PARP com quimioterapia está sendo testada como forma de potencializar o efeito antitumoral.
Além disso, outros alvos moleculares vêm ganhando importância, como a mutação BRAF V600E, presente em tumores raros como o craniofaringioma papilífero. Assim, terapias voltadas para essa alteração têm permitido adiar cirurgias ou radioterapia. Em paralelo, medicamentos como o tovorafenibe foram aprovados para tratar gliomas pediátricos de baixo grau com alterações no gene BRAF.
Pesquisadores também vêm explorando proteínas superexpressas nos tumores, como os receptores de dopamina, que estão sendo bloqueados em estudos voltados para tumores recorrentes.
No campo da imunoterapia, os resultados têm sido limitados para tumores cerebrais. Dessa forma, esforços continuam para superar barreiras, como a dificuldade de penetração dos medicamentos no sistema nervoso central e o impacto dos corticosteroides na resposta imunológica.
Ensaios clínicos investigam combinações de imunoterápicos, como o uso conjunto de dois agentes para glioblastoma recém-diagnosticado, além da avaliação da atividade imunológica no sangue para prever quem pode responder melhor ao tratamento.
Outro estudo analisa o nivolumabe em tumores raros recorrentes, avaliando tanto o controle da doença quanto as alterações imunológicas provocadas pela terapia. Pesquisas adicionais buscam identificar mutações, como as do gene IDH, que possam indicar maior sensibilidade à imunoterapia.
Inteligência artificial no planejamento cirúrgico
A inteligência artificial (IA) vem sendo investigada como ferramenta para auxiliar o planejamento cirúrgico de tumores cerebrais, oferecendo suporte potencial à interpretação de neuroimagens.
Ao incorporar algoritmos de aprendizado profundo, os sistemas de IA conseguem identificar padrões sutis em exames de ressonância magnética e tomografia que, muitas vezes, escapam à avaliação humana, aumentando a precisão diagnóstica e fornecendo informações essenciais para a definição da melhor estratégia terapêutica.
No contexto cirúrgico, a IA auxilia na delimitação mais exata das margens tumorais, diferenciando tecido neoplásico de áreas funcionais críticas, o que contribui para um planejamento mais seguro e individualizado. Além disso, modelos preditivos podem estimar a resposta do tumor às abordagens propostas, antecipando riscos, possíveis complicações e a necessidade de estratégias complementares. Essa capacidade de previsão oferece ao cirurgião um panorama mais completo, permitindo decisões mais bem embasadas e maior segurança durante o procedimento.
Por fim, outra aplicação relevante da IA é a otimização do fluxo de trabalho. Os sistemas inteligentes agilizam processos, desde a organização do agendamento até a análise preliminar das imagens. Isso reduz o tempo de preparação da cirurgia e permite que a equipe concentre seus esforços nas etapas mais complexas do cuidado ao paciente. Ao integrar múltiplas fontes de informação, como imagens, dados clínicos e parâmetros intraoperatórios, a IA atua como ferramenta complementar, ampliando a eficiência e contribuindo para a redução de erros.
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Referências
- Monsour R, Dutta M, Mohamed AZ, Borkowski A, Viswanadhan NA. Neuroimaging in the Era of Artificial Intelligence: Current Applications. Fed Pract. 2022 Apr;39(Suppl 1):S14-S20. doi: 10.12788/fp.0231. Epub 2022 Apr 12. PMID: 35765692; PMCID: PMC9227741.
- Biase D et al. Editorial: Avanços no diagnóstico e tratamento de tumores cerebrais. 2023. Disponível em: https://www.frontiersin.org/journals/medicine/articles/10.3389/fmed.2023.1152547/full. Acesso em: 01 dez 2025.
- National Cancer Institute. Advances in Brain and Spinal Cord Tumor Research. 2023. Disponível em: https://www.cancer.gov/types/brain/research. Acesso em 01 dez 2025.
- National Cancer Institute. Tratamento de Tumores do Sistema Nervoso Central (PDQ®) – Versão para Profissionais de Saúde. 2025. Disponível em: https://www.cancer.gov/types/brain/hp/adult-brain-treatment-pdq. Acesso em: 01 dez 2025.
