Revista de Biomarcadores, 9 de setembro de 2026;14(1):120. doi: 10.1186\/s40364-026-00995-z.<\/p>\n
RESUMO<\/p>\n
A intelig\u00eancia artificial (IA) tornou-se um impulsionador fundamental da inova\u00e7\u00e3o em imunoterapia do c\u00e2ncer atrav\u00e9s da modelagem de grandes conjuntos de dados biol\u00f3gicos, integra\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es multimodais e abordagens avan\u00e7adas de aprendizado de m\u00e1quina. Na Reuni\u00e3o Anual da AACR 2026, os frameworks baseados em IA demonstraram amplas aplica\u00e7\u00f5es em todo o continuum da imunoterapia, incluindo previs\u00e3o de resposta, estratifica\u00e7\u00e3o de pacientes, identifica\u00e7\u00e3o de neoant\u00edgenos e desenvolvimento terap\u00eautico. Uma s\u00e9rie de estudos transcendeu paradigmas convencionais de biomarcadores \u00fanicos, aproveitando conjuntos de dados cl\u00ednicos e moleculares multimodais para construir representa\u00e7\u00f5es biologicamente interpret\u00e1veis dos ecossistemas tumor-imunes. Em conjunto, esses avan\u00e7os sinalizam uma mudan\u00e7a da previs\u00e3o baseada em biomarcadores redutivistas para a imunoterapia de precis\u00e3o baseada em dados integrativos, remodelando fundamentalmente a estratifica\u00e7\u00e3o terap\u00eautica e a descoberta de alvos e estabelecendo a intelig\u00eancia artificial como um impulsionador central da transforma\u00e7\u00e3o conceitual e pr\u00e1tica da imunoterapia do c\u00e2ncer.<\/p>\n
PMID: 42711736 | DOI: 10.1186\/s40364-026-00995-z<\/p>\n