Do PSA à precisão : o futuro do diagnóstico do câncer de próstata com IA, biomarcadores e imagem

O câncer de próstata é uma das neoplasias malignas mais prevalentes entre homens e representa um importante desafio em saúde pública. O diagnóstico dessa doença historicamente baseia-se na dosagem do antígeno prostático específico (PSA), que, apesar de sua ampla utilização e elevada sensibilidade, apresenta limitações relevantes relacionadas à baixa especificidade, ao sobrediagnóstico e ao sobretratamento. Nesse contexto, tornam-se necessárias estratégias diagnósticas mais precisas, capazes de identificar tumores clinicamente significativos e de subsidiar decisões terapêuticas individualizadas. Este trabalho tem como objetivo analisar criticamente o papel da inteligência artificial (IA) e do machine learning, associados a biomarcadores e a métodos avançados de imagem, no diagnóstico do câncer de próstata, destacando sua contribuição para a estratificação de risco e para a transição de modelos diagnósticos centrados exclusivamente no PSA para abordagens multimodais de medicina de precisão. Trata-se de uma revisão narrativa da literatura, baseada na análise qualitativa de estudos relevantes publicados em bases de dados científicas internacionais, incluindo artigos de revisão, estudos observacionais, ensaios clínicos, meta-análises e diretrizes. Foram abordadas as limitações do PSA como ferramenta diagnóstica isolada, os avanços proporcionados pela ressonância magnética multiparamétrica da próstata, as aplicações de modelos baseados em IA na análise de imagens e na patologia digital, bem como o uso de biomarcadores moleculares e genômicos integrados a modelos preditivos. Os estudos analisados demonstram que a incorporação da IA à interpretação da ressonância magnética multiparamétrica melhora a detecção de lesões suspeitas, reduz a variabilidade interobservador e contribui para a identificação de tumores clinicamente significativos. Na patologia, algoritmos baseados em IA auxiliam na graduação de Gleason e aumentam a padronização diagnóstica. Além disso, modelos multimodais que integram dados clínicos, laboratoriais, de imagem e moleculares apresentam desempenho superior na estratificação de risco quando comparados às estratégias tradicionais baseadas exclusivamente no PSA, contribuindo para a redução de biópsias desnecessárias. Conclui-se que o diagnóstico do câncer de próstata encontra-se em um processo de transição em direção a abordagens integrativas e personalizadas. Estratégias multimodais baseadas em IA atuam como ferramentas complementares aos métodos diagnósticos tradicionais, com potencial para aumentar a acurácia diagnóstica, otimizar a tomada de decisão clínica e minimizar os riscos de sobrediagnóstico e sobretratamento. Contudo, a incorporação ampla dessas tecnologias ainda depende de validação em larga escala, padronização metodológica e regulamentação adequada.