GBECAM — Grupo Brasileiro de Estudos em Câncer de Mama
Ferramenta de apoio à decisão · Uso profissional
Primeiro modelo de predição do Recurrence Score desenvolvido e validado em população brasileira

Predição do Oncotype DX® Recurrence Score por variáveis clinicopatológicas

Regressão Ridge sobre três variáveis de rotina — PR (%), Ki-67 (%) e grau histológico — estima a probabilidade pré-teste de RS > 25 em câncer de mama inicial RE+/HER2− (T1–T3, N0–N1), para priorização do teste genômico.

npj Breast Cancer (Nature Portfolio) — n = 935 · 9 centros · AUROC 0,818 (IC 95% 0,780–0,852)

Probabilidade pré-teste de RS > 25

População-alvo: carcinoma de mama invasivo RE+/HER2−, T1–T3, N0–N1 — pacientes elegíveis ao Oncotype DX®. Valores conforme laudo anatomopatológico e imuno-histoquímico.

Informe os três parâmetros para calcular. O cálculo é local (navegador); nenhum dado é transmitido ou armazenado.

Estratificação de risco na coorte

Grupos definidos pelos percentis 75 e 50 do RS previsto, com corte adicional em 26 no extremo superior. Prevalência de RS > 25 no conjunto de modelagem (n = 870): 17,6%.

GrupoDefinição% da coorteRS > 25 observadoCasos RS > 25 capturadosRR
Muito altaRS previsto > 267,1% (n = 62)71%28,8%4,04
Alta21,01 < RS previsto ≤ 2618,0% (n = 157)31,2%32,0%1,77
Intermediária16,99 < RS previsto ≤ 21,0126,0% (n = 226)18%26,8%1,03
BaixaRS previsto ≤ 16,99 (metade inferior)48,9% (n = 425)4,4%12,4%0,25

As faixas muito alta e alta são uma subdivisão do grupo de alta probabilidade do estudo (quartil superior; 42,5% de RS > 25 no conjunto), obtida com um corte adicional do RS previsto em 26 na mesma coorte. Implicação prática discutida no estudo: até 75% das pacientes (extremos de alta e baixa probabilidade) poderiam ser triadas sem o teste confirmatório em cenários de acesso restrito, reservando o ensaio genômico ao grupo intermediário. A estratificação se associou à sobrevida livre de recorrência (log-rank p = 0,007; n = 795, seguimento mediano de 4,3 anos).

Desempenho e validação

Validação cruzada leave-one-hospital-out (6 partições por instituição), com seleção de variáveis aninhada e IC 95% por bootstrap (1.000 reamostragens).

0,818AUROC para RS > 25 (IC 95% 0,780–0,852)
0,555Pearson r entre RS previsto e observado (IC 95% 0,502–0,604)
0,745–0,912Faixa de AUROC entre os hospitais

Em coortes pareadas, o modelo superou equações clinicopatológicas publicadas: Klein 2013 (AUC 0,813 vs. 0,666; p < 0,0001) e Orucevic 2019 (0,833 vs. 0,750; p = 0,0003); desempenho comparável a Dhungana 2024 (p = 0,18) exigindo menos variáveis. Sem diferença significativa de desempenho entre subgrupos N0/N1 ou idade ≤50/>50.

Método

Coorte

935 pacientes consecutivas do registro GBECAM com Oncotype DX® realizado (2005–2024), em 9 centros de 7 instituições brasileiras. Critérios: RE+/HER2−, T1–T3, N0–N1. Conjunto de modelagem: n = 870 (casos com PR, Ki-67 e grau completos).

Modelo

Regressão Ridge (α = 1) sobre variáveis padronizadas. As três variáveis finais foram selecionadas por busca aninhada maximizando AUROC; modelos alternativos (TabPFN, LightGBM) não superaram o Ridge, que foi mantido por interpretabilidade.

Equação

O modelo é totalmente transparente — o RS previsto é uma combinação linear das três variáveis:

RS previsto = 15,969 − 0,0901 × PR(%) + 0,2046 × Ki-67(%) + 1,9853 × Grau

PR reduz o escore previsto; Ki-67 e grau o elevam — em linha com a biologia do luminal B.

Publicação

Estudo do Grupo Brasileiro de Estudos em Câncer de Mama (GBECAM), com desenvolvimento do modelo e análises pela Huna — o primeiro modelo de predição do RS derivado de uma coorte brasileira.

Interpretable Machine Learning Models for OncotypeDX® Prediction Using Clinicopathologic Data: A Brazilian Cohort Study

GBECAM

Araújo JAP, Oliveira LJC, Los B, Castro Araújo D, Souza PH e cols. — GBECAM · Huna. Modelos internacionais análogos (Magee/Klein, Orucevic) foram derivados de populações norte-americanas; este é o primeiro desenvolvido e validado em pacientes brasileiras, uma das populações mais miscigenadas do mundo.

npj Breast Cancer (Nature Portfolio) · DOI em breve
935pacientes na coorte
9centros no Brasil
0,818AUROC (IC 95% 0,780–0,852)
p = 0,007sobrevida livre de recorrência

Notas de uso e limitações

Leia antes de incorporar à prática.

Qual é o papel pretendido da ferramenta?

Estimar a probabilidade pré-teste de RS > 25 para apoiar a priorização do Oncotype DX® — relevante onde o custo e a ausência de cobertura limitam o acesso ao ensaio genômico. Não é um substituto do teste: nos extremos, informa a conversa sobre a necessidade dele; no grupo intermediário, o teste segue plenamente indicado.

A quais pacientes o modelo se aplica?

Ao perfil da coorte de desenvolvimento: carcinoma de mama invasivo RE+/HER2−, T1–T3, N0–N1 — a mesma população elegível ao Oncotype DX®. Fora desse perfil (HER2+, triplo-negativo, N2+, doença avançada), o modelo não foi avaliado e não deve ser usado.

De onde vêm os cortes e as probabilidades?

Os cortes 21,01 e 16,99 correspondem aos percentis 75 e 50 do RS previsto na coorte GBECAM (n = 870), como no estudo; o corte adicional em 26 subdivide o quartil superior em muito alta e alta. As probabilidades por grupo (71% / 31,2% / 18% / 4,4%) são as frequências observadas de RS > 25 em cada estrato. Uma prevalência local de RS > 25 diferente de 17,6% desloca essas probabilidades (teorema de Bayes) — recalibração local é recomendada.

Quais são as principais limitações?

Estudo retrospectivo, sem validação prospectiva ou externa internacional do modelo travado. Exige PR e Ki-67 quantitativos — sujeitos a variabilidade interlaboratorial (sobretudo Ki-67). A discriminação é boa para RS > 25 (AUROC 0,818), mas fraca para separar escores baixos de intermediários. O estrato de baixa probabilidade ainda contém 12,4% dos casos com escore alto.

Por que uma coorte brasileira importa?

As equações clinicopatológicas disponíveis (Magee/Klein, Orucevic, Dhungana) foram derivadas de populações norte-americanas. A população brasileira é uma das mais miscigenadas do mundo, e o acesso ao teste genômico no país é limitado pelo custo e pela ausência de reembolso nos sistemas público e privado — exatamente o cenário em que uma triagem pré-teste tem maior utilidade clínica.