A maior parte da prática oncológica ainda começa quando o câncer já é clinicamente detectável. A pergunta que ele tenta responder não é apenas como detectar câncer de pulmão mais cedo, mas se é possível identificar, no sangue, um ambiente pulmonar favorável ao surgimento do tumor antes que ele exista como doença clinicamente detectável.
Um teste de detecção precoce procura sinais de um tumor já formado, enquanto um marcador de promoção tumoral procura reconhecer um terreno biológico propício para surgimento de câncer, podendo haver haver mutações, inflamação, células em reparo anormal e risco crescente; mas ainda não há um câncer estabelecido.
Nesse sentido, o estudo “Plasma signals of lung tumor promotion for molecular cancer prevention”, publicado em 2026, na revista Cell, teve por objetivo identificar uma assinatura proteica no plasma capaz de predizer risco futuro de câncer de pulmão e avaliar se essa assinatura poderia selecionar indivíduos com maior benefício de uma estratégia preventiva baseada no bloqueio de IL-1β, especialmente com canaquinumabe.

Como o estudo foi feito
Primeiro, os autores usaram dados do UK Biobank, com 48. 099 indivíduos que tinham dosagem basal de 2. 923 proteínas plasmáticas. Entre eles, 375 desenvolveram câncer de pulmão, com mediana de 5, 6 anos entre a coleta do sangue e o diagnóstico.
Com aprendizado de máquina, os pesquisadores chegaram a uma assinatura de 14 proteínas, associada a características clínicas simples: idade, tabagismo, carga tabágica em maços-ano e diagnóstico prévio de DPOC. As proteínas incluíram CXCL17, CDCP1, GDF15, PIGR, TNFSF13B, PLAUR, MMP12, CEACAM5, WFDC2, ALPP, PRSS8, LAMP3, SFTPD e SFTPA1. Muitas delas se relacionam a inflamação, remodelamento de matriz, secreção epitelial e produção de surfactante, ou seja, sinais de pulmão inflamado e em reparo.
Depois, a assinatura foi validada em oito coortes externas, com 2. 198 casos incidentes de câncer de pulmão e 53. 641 controles. A terceira parte foi experimental, com modelos murinos de adenocarcinoma pulmonar induzido por EGFR L858R, com ou sem perda de Trp53, para entender de onde vinha o sinal biológico. Por fim, os autores reanalisaram uma subcoorte proteômica do estudo CANTOS, ensaio fase 3 originalmente cardiovascular, no qual o canaquinumabe, um anti-IL-1β, havia reduzido de forma exploratória a incidência de câncer de pulmão.
Principais resultados
No conjunto de teste do UK Biobank, com 12. 025 indivíduos e 75 casos de câncer de pulmão, o modelo que combinou as 14 proteínas e dados clínicos teve AUC de 0, 865. Foi melhor que modelos clínicos tradicionais, como LLPv3, com AUC de 0, 806, e LCRAT, com AUC de 0, 774.
A sensibilidade também foi maior. Em uma taxa fixa de falso positivo de 20%, o modelo combinado teve sensibilidade de 0, 776, contra 0, 622 do LLPv3. O ganho foi mais evidente entre 2 e 4 anos antes do diagnóstico, uma janela muito interessante para prevenção.
No estudo longitudinal UKCTOCS, três proteínas da assinatura, WFDC2, CXCL17 e CEACAM5, aumentaram cerca de dois anos antes do diagnóstico nos indivíduos que desenvolveram câncer de pulmão, independentemente do tabagismo.
Um ponto importante é que a assinatura não parece ser unicamente um “sinal de tumor oculto”. Na coorte TRACERx, ela não aumentou com estágio tumoral e não caiu de forma relevante depois da cirurgia. Isso sugere que ela reflete mais um microambiente pulmonar promotor de tumor do que o tumor já formado.
Nos modelos animais, diferentes células pulmonares conseguiram originar adenocarcinoma dirigido por EGFR. Apesar das origens diferentes, elas convergiram para um estado celular transitório chamado KAC, marcado por Krt8 e Cldn4. Pense no KAC como uma estação intermediária entre reparo pulmonar e transformação maligna. A célula ainda não é câncer invasivo, mas já entrou em uma rota perigosa.
A poluição particulada aumentou componentes da assinatura proteica em células pulmonares normais e mieloides. A presença de clones com EGFR mutado também aumentou parte do sinal. Quando poluição e EGFR mutado estavam juntos, o efeito foi mais sustentado. A IL-1β apareceu como eixo central desse processo. Em modelos expostos à poluição, bloquear IL-1β reduziu células Cldn4 positivas, diminuiu a formação de organoides por células EGFR-mutantes e limitou expansões celulares mutantes.
O que o CANTOS acrescentou
Na subcoorte proteômica do CANTOS, com 4. 651 participantes, a assinatura elevada no início do estudo se associou a maior incidência de câncer de pulmão. Quando dividida pela mediana, a assinatura alta teve HR 2, 15, com intervalo de confiança de 1, 23 a 3, 77.
Em números absolutos, o grupo com assinatura alta teve 62 casos em 2. 326 indivíduos, ou 2, 67%. O grupo com assinatura baixa teve 17 casos em 2. 325 indivíduos, ou 0, 73%.
O achado mais provocador foi a interação com o canaquinumabe. No grupo com assinatura alta, o tratamento reduziu a incidência cumulativa de câncer de pulmão de 3, 88% com placebo para 2, 06%, com OR 0, 52, intervalo de confiança de 0, 31 a 0, 86. No grupo com assinatura baixa, praticamente não houve diferença: 0, 78% versus 0, 72%, com OR 0, 91.
O número necessário para tratar caiu de 1. 516 no grupo de assinatura baixa para 55 no grupo de assinatura alta. Esse dado é clinicamente muito atraente e mostra que uma prevenção inviável para população ampla pode se tornar plausível quando se identifica o grupo biologicamente certo.
Porém, o teste formal de interação entre assinatura contínua e tratamento não atingiu significância estatística. Além disso, o CANTOS não foi desenhado originalmente como estudo de prevenção de câncer de pulmão. Portanto, o resultado é gerador de hipótese.
Limitações
A principal limitação é que grande parte da análise humana é retrospectiva. O UK Biobank não tinha tomografia basal para excluir completamente câncer oculto no momento da coleta, embora a mediana de mais de cinco anos até o diagnóstico torne essa explicação menos provável.
Nos nunca fumantes, os dados ainda precisam de cuidado. O UK Biobank tinha poucos casos nesse grupo. Já no TALENT, de Taiwan, o intervalo mediano até o diagnóstico foi curto, cerca de 144 dias. Assim, nesse cenário, a assinatura pode ter captado câncer muito inicial já presente, e não necessariamente risco de longo prazo.
Também há limitações na medida de poluição. A exposição a PM2. 5 foi estimada por endereço e dados de satélite, sem capturar exposição ocupacional, deslocamento, poluição domiciliar ou histórico ao longo da vida. Outro ponto é que as plataformas proteômicas forneceram medidas relativas, não valores absolutos padronizados. Para virar exame clínico, será necessário definir método, ponto de corte, reprodutibilidade e custo-efetividade.
Meu nível de confiança é alto para afirmar que a assinatura de 14 proteínas se associou ao risco futuro de câncer de pulmão em múltiplas coortes. É moderado para a hipótese de que ela selecione quem se beneficia de bloqueio de IL-1β. É baixo para aplicação clínica imediata fora de estudos.
O que isso agrega para a prática no Brasil
Para a prática brasileira, o artigo ainda não muda conduta. Não há base para pedir essa assinatura proteica comercialmente, rastrear população ampla ou prescrever bloqueio de IL-1β para prevenir câncer de pulmão, as ele muda a forma de pensar prevenção. O Brasil tem grande carga de tabagismo passado, desigualdade de acesso a rastreamento por tomografia de baixa dose, exposição ambiental heterogênea, poluição urbana e ocupacional, além de regiões com acesso limitado a centros especializados. Um marcador sanguíneo que ajudasse a selecionar melhor quem deve entrar em rastreamento ou em estudos de prevenção teria enorme valor.
Hoje, a seleção para rastreamento de câncer de pulmão ainda depende muito de idade e histórico tabágico. Esse modelo falha em dois grupos: pessoas de alto risco biológico não captadas pelos critérios tradicionais e pessoas que preenchem critérios, mas têm risco individual relativamente baixo. Uma assinatura molecular poderia funcionar como uma triagem mais fina, semelhante a escolher melhor quem realmente precisa entrar na fila da tomografia.
Para oncologistas, o artigo também reforça uma mensagem importante sobre prevenção molecular. Tratar câncer estabelecido é diferente de interceptar o processo antes da doença. O fracasso do canaquinumabe no câncer de pulmão não pequenas células estabelecido não contradiz seu possível papel preventivo.
No Brasil, a aplicação mais realista no curto prazo seria em pesquisa clínica. Estudos prospectivos poderiam avaliar assinaturas proteicas em populações de alto risco, fumantes e ex-fumantes, pessoas expostas à poluição intensa, pacientes com DPOC, fibrose pulmonar ou história familiar, sempre integrando dados clínicos, tomografia de baixa dose e desfechos reais.
O que podemos levar para casa?
Este artigo é importante porque muda o olhar unicamente sobre a detecção precoce para a prevenção molecular guiada por risco. A assinatura de 14 proteínas não parece ser apenas um marcador de tumor oculto, ela parece refletir um pulmão biologicamente preparado para a carcinogênese, marcado por inflamação, remodelamento, resposta epitelial e interação com células mieloides.
O achado mais prático é a combinação entre risco e ação. A assinatura não só previu câncer de pulmão anos antes do diagnóstico, como também identificou, de forma exploratória, um grupo no CANTOS em que o bloqueio de IL-1β reduziu mais a incidência de câncer.
Ainda assim, não é hora de aplicar isso fora de estudo. Falta validação prospectiva, padronização laboratorial, definição de ponto de corte, avaliação de custo-efetividade, segurança e comprovação de benefício em ensaios desenhados especificamente para prevenção de câncer de pulmão.
Para o oncologista clínico, a mensagem final é clara. O futuro da prevenção em câncer de pulmão provavelmente não será baseado apenas em idade, maços-ano e tomografia, ele deve incorporar a biologia pré-tumoral para,talvez, intervir antes que o câncer exista como doença clínica.
Autoria

Gabriel Madeira Werberich
Editor médico na Afya. Formado em medicina pela UERJ; residências de Clínica Médica pela UERJ, Oncologia Clínica pelo INCA e Radiologia pela UFRJ. Fellow em Oncologia pelo Sírio Libanês e R4 em Radiologia pelo Copa D’or. Mestrado em medicina pela UFRJ. Pós-graduação em Inteligência Artificial aplicada a saúde pela Data Science Academy/Faculdade Facint. Atua em ambulatório, pesquisa clínica no INCA e revisa artigos.
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