Uma pesquisa da Universidade de Fortaleza (Unifor) desenvolveu uma nova aplicação de IA no transplante renal para reconhecer quais pacientes apresentam maior risco de perder o órgão recebido. A tecnologia analisa informações moleculares encontradas em biópsias do rim transplantado.
A diferença está no momento em que esses sinais podem aparecer. Alterações na expressão dos genes podem revelar processos relacionados à resposta imunológica antes que uma piora da função do rim fique evidente em avaliações convencionais.
O trabalho foi desenvolvido em parceria com pesquisadores da Universidade Federal do Ceará (UFC) e da Universidade Estadual Paulista (Unesp). A pesquisa também recebeu o Prêmio Academia Nacional de Medicina 2026, na área de Ciências Aplicadas à Medicina.
Apesar do resultado, a ferramenta ainda não chegou aos hospitais. O algoritmo permanece em fase de pesquisa e precisará passar por estudos prospectivos, com pacientes acompanhados em tempo real, antes de uma possível incorporação à rotina médica.
IA no transplante renal analisa conjunto de apenas 11 genes
Os pesquisadores reuniram dados de mais de 1.200 biópsias, distribuídos em seis bases internacionais. Os pesquisadores usaram esse material para avaliar 117 combinações de modelos de aprendizado de máquina.
A análise chegou a um conjunto de 11 genes associados à perda do enxerto. O algoritmo usou essas informações para estimar o risco e dividir os pacientes em grupos com prognósticos diferentes.
O melhor modelo atingiu índice de concordância de 0,85 na base de treinamento e 0,87 na de teste. Em outras quatro bases independentes usadas para avaliar rejeição, o desempenho medido pela área sob a curva ficou entre 0,760 e 0,826.
Objetivo é ajudar médicos a reconhecer pacientes de maior risco
Na prática, a proposta não é substituir exames nem a avaliação médica. A IA no transplante renal acrescentaria informações moleculares para ajudar a identificar quem poderia precisar de acompanhamento mais próximo.
Segundo o estudo, concentrar a análise em somente 11 genes também torna o modelo mais simples do que examinar todo o transcriptoma, que reúne milhares de informações sobre a atividade genética de uma amostra.
Os pesquisadores ainda precisam testar o algoritmo em novos grupos de pacientes antes de avaliar seu uso na prática clínica.
Pesquisa ainda precisa acompanhar pacientes em tempo real
A equipe pretende agora testar a tecnologia em diferentes centros de transplante, no Brasil e no exterior. Os pesquisadores também querem combinar os dados genéticos com exames laboratoriais, características das biópsias e outros biomarcadores.
Outra etapa prevista é transformar o algoritmo em um teste molecular padronizado que possa ser realizado com tecnologias disponíveis em laboratórios de diagnóstico. Isso também dependerá das próximas validações.
Por enquanto, portanto, a IA no transplante renal funciona como ferramenta experimental. A próxima prova será descobrir se a identificação de pacientes de maior risco mantém o mesmo desempenho quando aplicada prospectivamente na rotina real de diferentes centros de transplante.
