O câncer oral apresenta ampla distribuição global, representando um grave problema de saúde pública devido às altas taxas de mortalidade associadas ao diagnóstico tardio e ao manejo clínico complexo. A presença de metástases linfonodais representa o principal fator prognóstico associado à agressividade da doença, tornando sua detecção precisa fundamental para orientar estratégias terapêuticas mais adequadas, evitar intervenções desnecessárias e melhorar a sobrevida dos pacientes. Nesse contexto, nosso grupo tem empregado abordagens de proteômica baseadas em espectrometria de massas para caracterizar o microambiente tumoral oral e identificar assinaturas moleculares associadas à progressão da doença, com potencial para aprimorar o diagnóstico e a estratificação prognóstica. Por meio dessas análises, foram identificadas proteínas na saliva que podem atuar como potenciais biomarcadores de metástases linfonodais. Com base nesses achados, desenvolvemos um biossensor eletroquímico para a detecção não invasiva desses alvos em amostras salivares de pacientes com câncer oral. Integrada a modelos de inteligência artificial, essa plataforma apresentou acurácia de 76% na identificação de indivíduos com metástases, destacando-se por seu caráter portátil, rápido e de baixo custo. Portanto, este dispositivo representa uma ferramenta promissora para o avanço da medicina de precisão, com potencial para auxiliar na detecção precoce, na estratificação de risco e na definição de condutas terapêuticas mais adequadas, contribuindo para um manejo clínico mais eficiente e individualizado dos pacientes.

 

Auxílios Fapesp: Processos 2013/16483-0, 2014/02288-4, 2017/25553-3, 2018/12194-8, 2009/54067-3, 2010/19278-0, 2016/07846-0.