Um tratamento experimental contra câncer de pele que usa RNA mensageiro (mRNA) apresentou resultados animadores. Em estudo clínico, a terapia reduziu quase pela metade o risco de a doença voltar ou levar à morte quando usada junto a medicamento já aprovado.

A base é a mesma tecnologia usada para vacinas contra a Covid-19, mas aplicada de outro jeito. Em vez de fórmula única, o tratamento é personalizado para cada paciente, usando informações genéticas do próprio tumor para ensinar o sistema imunológico a atacar o câncer.

Tratamento usa mRNA para ‘treinar’ sistema imunológico

O medicamento experimental se chama intismeran autogene. Ele está sendo desenvolvido pela Moderna, em parceria com a Merck. E foi testado em conjunto com o Keytruda, imunoterápico já usado contra vários tipos de câncer.

O estudo acompanhou 157 pacientes com melanoma que havia voltado ou se espalhado após cirurgia. Parte deles recebeu o tratamento combinado; outra parte usou apenas o Keytruda. Após cinco anos, o grupo que recebeu a combinação teve queda de cerca de 49% no risco de recorrência ou morte.

O processo funciona assim: os cientistas analisam o DNA do tumor para identificar mutações específicas. Depois, o mRNA carrega instruções para o sistema imunológico reconhecer essas mutações e atacar as células cancerígenas. E o Keytruda ajuda a manter essa resposta imune ativa.

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Resultados animam, mas especialistas pedem cautela

Segundo a Moderna, o tratamento teve perfil de segurança semelhante ao do Keytruda sozinho. Os efeitos colaterais mais comuns foram fadiga, dor no local da aplicação e calafrios, sem aumento relevante de reações graves.

Apesar dos resultados promissores, especialistas ouvidos pelo Washington Post pedem cautela. Um estudo maior, já em andamento, deve divulgar novos dados ainda em 2026. Esses resultados serão decisivos para confirmar se a terapia realmente funciona e se pode avançar para aprovação e uso mais amplo.

O melanoma é o tipo mais letal de câncer de pele. Nos Estados Unidos, surgem mais de 100 mil novos casos por ano. Quando descoberto cedo, a taxa de sobrevivência em cinco anos chega a 95%. Mas esse número cai para cerca de 35% quando o câncer se espalha para outros órgãos.

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Cientistas estão prestes a fazer algo que parece saído de uma história de ficção científica: a simulação de um cérebro humano num supercomputador. Com o baita avanço no poder de processamento mundo afora, pesquisadores agora possuem as ferramentas necessárias para rodar modelos que reproduzem a complexidade biológica da nossa mente.

O projeto é um salto monumental após o sucesso do mapeamento do cérebro de uma mosca-das-frutas em 2024. Enquanto o inseto exigiu o rastreio de 54,5 milhões de sinapses, recriar a arquitetura humana envolve lidar com bilhões de neurônios, o que promete revelações sobre o funcionamento do nosso pensamento.

Poder de processamento alcança o nível necessário para simular cérebro humano

Para recriar o funcionamento de uma mente humana, os pesquisadores utilizam as máquinas mais potentes do mundo, capazes de realizar cálculos que até pouco tempo atrás eram impossíveis. Esse novo patamar de hardware permite que modelos digitais suportem a fiação biológica de escala humana, funcionando como um espelho de células reais num ambiente virtual.

O desafio técnico não reside apenas na quantidade bruta de dados, mas na velocidade com que eles interagem entre si. A meta agora é simular o disparo sincronizado de bilhões de células nervosas, o que deve permitir observar em tempo real como a informação flui através da rede. Pela primeira vez, a tecnologia consegue acompanhar o ritmo biológico de processamento.

Essa simulação se apoia no crescente entendimento sobre o conectoma, o “mapa de fiação” do cérebro no qual cada conexão é detalhada. Sabemos cada vez melhor como os neurônios se agrupam e se comunicam, o que torna o modelo computacional uma ferramenta de alta fidelidade. Por isso, não se trata de uma estimativa genérica, mas de uma reconstrução baseada em dados biológicos precisos.

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As implicações práticas são vastas e podem revolucionar o tratamento de distúrbios neurológicos num futuro próximo. Ao testar reações num cérebro virtual, cientistas podem prever efeitos de novos medicamentos e entender falhas de conexão sem oferecer riscos a pacientes. Assim, o supercomputador torna-se a peça central para decifrar mistérios da consciência humana.

(Essa matéria usou informações de New Scientist.)

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Pesquisadores do Mass General Brigham desenvolveram um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de detectar sinais precoces de declínio cognitivo ao analisar anotações médicas de rotina. A tecnologia opera de forma autônoma, sem necessidade de intervenção humana após o processamento inicial. E atingiu 98% de especificidade em validações feitas com dados do mundo real.

Diferente de ferramentas comuns de triagem, o sistema funciona como uma “equipe clínica digital” composta por cinco agentes que revisam o trabalho uns dos outros. Para fomentar a inovação na saúde, a equipe liberou a Pythia, ferramenta de código aberto que permite a outras instituições otimizarem suas próprias IAs para identificar riscos de demência de forma automatizada.

Agentes de IA autônomos colaboram para transformar anotações em diagnósticos

O sistema não opera como um modelo de IA isolado, mas como um fluxo de trabalho agêntico, no qual módulos executam tarefas. Cinco agentes especializados trabalham em conjunto, criticando as conclusões uns dos outros e refinando o raciocínio de forma iterativa, exatamente como médicos fariam numa conferência de casos. Essa estrutura permite que a ferramenta identifique padrões sutis em documentos clínicos que poderiam passar despercebidos em avaliações rápidas.

Para alcançar esse nível de precisão, os cientistas utilizaram grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês), como o Llama 3.1, da Meta, e criaram o motor de otimização Pythia. Essa tecnologia automatiza o refinamento de “prompts” (instruções dadas à IA), permitindo que o sistema aprenda a extrair informações relevantes de prontuários médicos sem a necessidade de supervisão humana constante para cada novo conjunto de dados.

Durante os testes de validação, o fluxo de trabalho autônomo superou o desempenho de modelos configurados manualmente por especialistas humanos. Embora a sensibilidade do sistema tenha apresentado variações ao lidar com diferentes volumes de dados, a alta especificidade garante que pacientes saudáveis raramente recebam diagnósticos falsos. Isso evita preocupações desnecessárias e exames laboratoriais caros e invasivos.

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Ao disponibilizar o código de forma aberta, os pesquisadores esperam que hospitais ao redor do mundo consigam implementar triagens em larga escala com baixo custo. O uso de documentação clínica pré-existente transforma dados administrativos numa ferramenta poderosa de medicina preventiva. E isso permite que o tratamento para doenças cognitivas comece muito antes do agravamento dos sintomas.

(Essa matéria usou informações de Mass General Brigham e NPJ Digital Medicine.)

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