Biomarcadores de imagem computacional e habilitados por IA para prever e avaliar a resposta à imunoterapia em carcinoma de células escamosas orais: revisão sistemática com meta-síntese funcional

O que aconteceu

Antecedentes/Objetivos: biomarcadores de imagem habilitados para inteligência computacional e artificial (IA) estão sendo cada vez mais investigados para avaliação de imunoterapia-resposta em carcinoma de células escamosas orais (CCE), mas as evidências são heterogêneas. Esta revisão sistemática identificou, avaliou criticamente e sintetizou biomarcadores de imagem utilizados para predizer ou avaliar a resposta imunoterapêutica observada em CCEOS. Métodos: Foram pesquisadas PubMed/MEDLINE, Embase e Scopus desde o início até 31 de julho de 2026, sem restrições linguísticas. O protocolo foi registrado no PROSPERO. Estudos elegíveis avaliaram biomarcadores quantitativos, radiomicos, machine-learning ou relacionados com biomarcadores de imagem médica contra resposta patológica ou radiológica. O risco de viés foi avaliado por meio de ferramentas específicas do desenho, complementadas por uma avaliação metodológica específica do tipo radiomics. Preespecificou-se uma síntese estruturada sem meta-análise. Resultados: Sete relatos foram incluídos, abrangendo predição pré-tratamento, avaliação dinâmica precoce/no tratamento e avaliação de resposta pós-neoadjuvante/pré-operatória. A tomografia pré-tratamento-computada e a ressonância magnética radiomics apresentaram desempenho discriminatório, enquanto a captação basal da tomografia por emissão de pósitrons isoladamente não foi consistentemente associada à resposta patológica. As alterações na tomografia por emissão de pósitrons foram associadas a uma resposta patológica importante, e os modelos de habitat e habitat longitudinal de ressonância magnética mostraram maior discriminação intra-estudo quando combinados com informações clínicas. Nenhum modelo computacional teve validação externa independente especificamente em uma população de CCEOS, e nenhum três estudos independentes foram suficientemente comparáveis para metanálise. Conclusões: A imagem computacional é promissora em várias etapas da avaliação imunoterapia-resposta. No entanto, com base em evidências atuais, nenhum dos biomarcadores ou modelos de imagem revisados ainda pode ser considerado pronto para uso clínico de rotina. É necessária a validação prospectiva e multicêntrica específica do CCEOS e condutas de imagem e análise padronizadas para estabelecer a generalização e a utilidade clínica.