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Modelo de IA pode identificar pacientes de alto risco para complicações pós-transplante

11 de agosto de 2026 (Bibliomed). Transplantes de células-tronco e de medula óssea são procedimentos que substituem células formadoras de sangue doentes, danificadas ou destruídas por tecido saudável. São um tratamento comum para leucemia, linfoma e distúrbios sanguíneos. No entanto, alguns pacientes podem ter complicações que resultam em morte, em uma condição chamada Doença do Enxerto Contra o Hospedeiro.

Uma ferramenta baseada em IA, desenvolvida na University of South Carolina, nos Estados Unidos, pode ser capaz de prever o risco de desenvolvimento de doença do enxerto contra o hospedeiro crônica e morte relacionada ao transplante após transplante de células-tronco ou de medula óssea.

Combinando biomarcadores com fatores clínicos, a ferramenta de IA previu os resultados com mais precisão do que os dados clínicos isoladamente, particularmente para mortalidade relacionada ao transplante.

A ferramenta classificou os pacientes em grupos de baixo e alto risco, com diferenças claras nos resultados até 18 meses após o transplante, e foi validada em uma coorte independente de pacientes.

As descobertas também sugerem que a Doença do Enxerto Contra o Hospedeiro Crônica e a morte relacionada ao transplante podem ser impulsionadas por processos biológicos parcialmente distintos, com certos biomarcadores apresentando uma associação mais forte com o risco de morte após o transplante, enquanto outros foram melhores preditores de quem desenvolveria a condição posteriormente.

Fonte: Journal of Clinical Investigation. DOI: 10.1172/JCI195228.