NOVA FRONTEIRA DA ONCOLOGIA DE PRECISÃO: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BIÓPSIA LÍQUIDA E BIOMARCADORES MOLECULARES NA DETECÇÃO PRECOCE DO CÂNCER, NA PERSONALIZAÇÃO TERAPÊUTICA E NO ENFRENTAMENTO DAS DESIGUALDADES EM SAÚDE

Resumo

A oncologia de precisão tem ampliado as possibilidades de diagnóstico, acompanhamento e tratamento do câncer ao integrar informações moleculares, tecnologias digitais e características individuais dos pacientes. Nesse cenário, a inteligência artificial, a biópsia líquida e os biomarcadores moleculares apresentam potencial para transformar a prática oncológica, favorecendo a identificação de alterações tumorais, a seleção de terapias direcionadas e o monitoramento da resposta ao tratamento. O presente estudo tem como objetivo analisar as contribuições dessas tecnologias para a detecção precoce do câncer e a personalização terapêutica, considerando seus desafios científicos, clínicos e socioeconômicos, especialmente aqueles relacionados às desigualdades no acesso aos serviços de saúde. Trata-se de uma revisão bibliográfica e documental, de abordagem qualitativa e caráter descritivo-exploratório, fundamentada em publicações científicas e documentos institucionais sobre oncologia de precisão, diagnóstico molecular e inovação tecnológica. A análise da literatura indica que algoritmos de inteligência artificial podem auxiliar na interpretação de exames de imagem e dados genômicos, enquanto a biópsia líquida permite investigar componentes tumorais circulantes por procedimentos minimamente invasivos. Os biomarcadores moleculares, por sua vez, contribuem para identificar alterações associadas ao comportamento tumoral e à possibilidade de resposta a tratamentos específicos. Entretanto, a aplicação dessas ferramentas ainda enfrenta limitações relacionadas à validação clínica, à sensibilidade dos métodos, à padronização dos exames, à proteção de dados e aos custos de implementação. Além disso, diferenças na infraestrutura assistencial e na disponibilidade de testes especializados podem aprofundar desigualdades entre populações e regiões. Conclui-se que a integração dessas tecnologias representa uma perspectiva promissora para o avanço da oncologia, mas seus benefícios dependem de evidências clínicas consistentes, qualificação profissional e políticas públicas que promovam acesso equitativo à inovação.