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De 2010 a 2020, as mortes por câncer de mama entre mulheres de 20 a 49 anos diminuíram significativamente em todos os subtipos de câncer de mama e grupos raciais/étnicos, com declínios acentuados a partir de 2016, de acordo com uma análise de dados do registro de Vigilância, Epidemiologia e Resultados Finais (SEER). Os resultados foram apresentados Adetunji Toriola (foto), professor da Faculdade de Medicina da Universidade de Washington, no AACR 2025.

Mulheres sobreviventes de câncer tiveram 69% mais probabilidade de apresentar fadiga relacionada ao câncer e 58% mais probabilidade de apresentar depressão do que homens sobreviventes, como aponta estudo retrospectivo apresentado na Reunião Anual de 2025 da Associação Americana para Pesquisa do Câncer (AACR), realizada de 25 a 30 de abril. Os resultados foram apresentados por Simo Du (foto), residente do NYC Health + Hospitals/Jacobi e do Albert Einstein College of Medicine.

Biomarcadores baseados em biópsia líquida apresentam uma abordagem promissora para avaliação de risco não invasiva e detecção precoce do câncer de pulmão. Pesquisa do Hospital de Câncer de Barretos apresentada no AACR 2025 por Alessandro Pascon Filho (foto) identificou duas assinaturas distintas de miRNAs específicas para fluidos no escarro e no plasma, com achados que destacam seu potencial para avançar no rastreamento baseado em precisão e melhorar a tomada de decisões clínicas no manejo de nódulos pulmonares.

O câncer colorretal (CRC) é o terceiro tipo de câncer mais comum e a segunda principal causa de morte relacionada ao câncer em todo o mundo. Pesquisa que buscou caracterizar o CRC de início precoce (<50 anos) em populações hispânicas/latinas mostrou características genômicas e transcriptômicas únicas no conjunto de dados avaliado, destacando a importância da análise multiômica para a oncologia de precisão.

Dois estudos brasileiros selecionados para apresentação em pôster no AACR 2025 avaliaram a associação entre potenciais biomarcadores moleculares e a resposta à quimiorradioterapia neoadjuvante (QRTn) em pacientes com câncer retal localmente avançado usando conjuntos de dados genômicos locais e públicos. O primeiro estudo avaliou a hetetogeneidade genética intratumoral (ITH) em pacientes respondedores versus não respondedores à neoadjuvância. O segundo trabalho se concentrou na análise de elementos da resposta imune adaptativa como biomarcadores de resposta à QRTn. O bioinformata Vandeclécio Lira da Silva (na foto, à direita) e o doutorando Ramon Torreglosa do Carmo são os primeiros autores dos trabalhos, que têm o cirurgião Rodrigo Oliva Perez como autor sênior.

Alessandra Brandão de Souza (foto), Pesquisadora da Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz), é primeira autora de estudo selecionado para apresentação em pôster no AACR 2025 que busca caracterizar a contribuição de características histopatológicas bem conhecidas, em combinação com aspectos clínicos e sociodemográficos, para a avaliação prognóstica dos desfechos de sobrevida em uma coorte de mulheres brasileiras com carcinoma de mama primário unilateral e não metastático.

Um ensaio ultrassensível de biópsia líquida baseado em DNA tumoral circulante (ctDNA) detectou sinais de recorrência antes dos exames de imagem e forneceu valor prognóstico um mês após a cirurgia em pacientes com câncer colorretal. É o que demonstram os resultados provisórios do estudo VICTORI, apresentados no AACR 2025 por Emma Titmuss (foto), mestre em ciências e bioinformata da BC Cancer, em Vancouver. O trabalho tem participação dos brasileiros Joao Paulo Solar Vasconcelos e Fabio Navarro.

Pacientes com câncer de pulmão de células não pequenas (CPCNP) com tumores com mutação KRAS G12D previamente tratados apresentaram benefício clínico com o inibidor oral de KRAS G12D zoldonrasib, com resposta objetiva de 61%. É o que mostram dados apresentados no AACR 2025 por Kathryn C. Arbour (foto), oncologista do MD Anderson Cancer Center. "Mostramos pela primeira vez que o direcionamento seletivo para KRAS G12D é viável e bem tolerado nesta população de pacientes ", destacou a pesquisadora.

Modelos de inteligência artificial (IA), pré-treinados em vastos conjuntos de dados, superaram significativamente um modelo padrão na identificação de cânceres de pele não melanoma (CPNM), a partir de imagens digitais de amostras de tecido. “Nossos resultados demonstram que modelos de aprendizado de máquina têm o potencial de auxiliar no diagnóstico de CPNM, o que pode ser particularmente importante em ambientes com recursos limitados”, disse Steven Song (foto), que apresentou o estudo na Reunião Anual da Associação Americana para Pesquisa do Câncer (AACR), realizada em Chicago, de 25 a 30 de abril.

Um modelo baseado em inteligência artificial (IA), que analisa imagens e informações clínicas coletadas rotineiramente, levou a uma previsão mais precisa da caquexia do câncer do que os métodos padrão, como apontam resultados de estudo apresentado por Sabeen Ahmed (foto) na Reunião Anual da Associação Americana para Pesquisa do Câncer (AACR), realizada de 25 a 30 de abril. “Os resultados destacam o crescente potencial do aprendizado de máquina para revolucionar o tratamento do câncer e permitir planos de tratamento personalizados”, destacou a pesquisadora.