miROv Predict: assinatura de miRNAs com inteligência artificial para democratizar a estratificação prognóstica no câncer de ovário

O câncer de ovário seroso de alto grau (HGSOC) é uma das neoplasias ginecológicas mais letais, marcada por diagnóstico tardio, heterogeneidade molecular e incerteza prognóstica. Apesar dos avanços terapêuticos, a prática clínica carece de ferramentas acessíveis, robustas e interpretáveis capazes de identificar pacientes com maior risco de progressão ou pior sobrevida. Essa lacuna é ainda mais relevante no Brasil, onde desigualdades no acesso a tecnologias moleculares limitam a oncologia de precisão no sistema público de saúde.

Esta iniciativa desenvolveu e validou uma assinatura prognóstica baseada em microRNAs associada a algoritmos de inteligência artificial para estratificação de risco em pacientes com HGSOC. O projeto integrou dados transcriptômicos, dados clínicos e validação experimental em uma coorte brasileira independente do Instituto Nacional de Câncer, conectando descoberta computacional, validação molecular e potencial aplicação assistencial.

A proposta se diferencia por transformar uma assinatura prognóstica baseada em miRNAs e variáveis clínicas em uma solução translacional viável: o modelo foi desenvolvido a partir de análises bioinformáticas e aprendizado de máquina, mas desenhado para validação por RT-qPCR, tecnologia disponível em laboratórios clínicos no Brasil. Com isso, a ferramenta reduz barreiras de custo e infraestrutura, aproximando a medicina de precisão da realidade do SUS.

Na fase de desenvolvimento, foram avaliados mais de 1.500 candidatos a biomarcadores, refinados por estratégias estatísticas e de aprendizado de máquina até uma assinatura enxuta de miRNAs com relevância prognóstica. O modelo apresentou desempenho superior ao CA-125 isolado, com AUC de 76% e sensibilidade de 85% na etapa de treinamento, sendo validado em amostras de pacientes do INCA por RT-qPCR. Além do desempenho preditivo, incorporou métodos de explicabilidade, como SHAP, permitindo compreender a contribuição de cada biomarcador para a classificação individual de risco.

O projeto gerou resultados científicos, tecnológicos e institucionais: premiações nacionais, publicação científica no The Lancet Regional Health – Americas, submissão de pedido de patente ao INPI, geração de uma startup spin off do INCA e consolidação de uma plataforma com potencial de expansão para biópsia líquida e validação multicêntrica. Assim, a iniciativa representa uma solução brasileira, inovadora e escalável para qualificar a tomada de decisão clínica em uma doença de alta mortalidade.