Estudo comparou a avaliação de HER2 utilizando microscopia convencional, patologia digital e um modelo de inteligência artificial (IA), e investigou alterações no status de HER2-low entre biópsias por fragmento, espécimes cirúrgicos e metástases. “A avaliação por IA é um método mais sensível para avaliação de HER2-low e revela alterações na expressão ao longo da progressão da doença”, destacaram os autores em artigo publicado no periódico Breast Cancer Research and Treatment.
Terapias direcionadas a HER2 melhoraram a sobrevida no câncer de mama HER2-positivo, e dados recentes sugerem benefícios potenciais para pacientes com tumores HER2-low (definidos como imuno-histoquímica (IHQ) 1+ ou 2+ e hibridização in situ (ISH) negativa).
Tumores HER2-low são heterogêneos, compreendendo os subtipos receptor hormonal positivo e triplo-negativo. Avaliar o status HER2-low e HER2-ultralow continua sendo um desafio, especialmente entre os tipos de espécimes.
Nesse estudo, os pesquisadores analisaram lâminas de IHQ de 47 carcinomas de mama avançado HER2-low usando microscopia convencional, patologia digital e um modelo de IA desenvolvido no Aiforia® Create.
Os status de HER2 foram categorizados como low, ultralow (pontuação 1+ em 1-10%) e nulo (pontuação 0 ou 1+ em <1% com coloração membranosa mínima de difícil interpretação). As alterações na expressão de HER2 entre os tipos de espécimes foram avaliadas usando medidas de concordância e ferramentas de visualização.
Os resultados revelam que o modelo de IA identificou mais casos de HER2-low e ultralow em comparação aos métodos convencionais, melhorando a precisão da detecção. A expressão de HER2 diferiu entre os tipos de espécimes, com metástases exibindo expressão aumentada de HER2 em comparação com espécimes cirúrgicos e biópsias por fragmento de tecido.
A patologia digital também demonstrou coloração membranosa mais intensa e identificou mais células tumorais expressoras de HER2 com qualquer tipo de coloração membranosa em comparação com a microscopia.
“Os resultados demonstraram que a avaliação por IA é um método mais sensível para avaliação de HER2-low e revela alterações na expressão ao longo da progressão da doença. Esses achados enfatizam a necessidade de uma avaliação padronizada de HER2 para garantir a elegibilidade precisa para o tratamento, particularmente para novos tratamentos como trastuzumabe deruxtecana”, concluem os autores.
Referência:
Kovács, A., Klint, L., Linderholm, B. et al. Changes in HER2low and HER2-ultralow status in 47 advanced breast carcinoma core biopsies, matching surgical specimens, and their distant metastases assessed by conventional light microscopy, digital pathology, and artificial intelligence. Breast Cancer Res Treat (2025). https://doi.org/10.1007/s10549-025-07776-6
