Dr. Vinicius Tadeu Sattin Rodrigues, médico radiologista e ex-secretário de Saúde, explica que, durante décadas, a recomendação para a prevenção do câncer de mama seguiu uma lógica relativamente simples: mulheres da mesma faixa etária recebiam orientações semelhantes sobre quando iniciar a mamografia e qual deveria ser o intervalo entre os exames. Esse modelo ajudou a reduzir a mortalidade em diversos países, mas a própria evolução da ciência começou a mostrar que ele talvez não seja suficiente para responder às necessidades de todas as pacientes. Afinal, duas mulheres de 45 anos podem apresentar riscos completamente diferentes de desenvolver a doença.
Essa constatação está impulsionando uma das maiores mudanças da medicina preventiva. Em vez de adotar uma estratégia única para milhões de pessoas, pesquisadores trabalham para construir um modelo conhecido como rastreamento personalizado, no qual fatores como densidade mamária, histórico familiar, alterações genéticas, estilo de vida e até algoritmos de inteligência artificial ajudam a definir quando uma mulher deve iniciar os exames, com que frequência eles devem ser realizados e quais métodos oferecem maior benefício em cada situação.
A idade continua importante, mas deixou de ser a única resposta
Durante muito tempo, a idade foi considerada o principal critério para definir o início do rastreamento do câncer de mama. Essa estratégia permanece relevante porque o risco da doença realmente aumenta com o envelhecimento. No entanto, a experiência acumulada nas últimas décadas mostrou que ela não explica toda a complexidade do problema. Enquanto algumas mulheres desenvolvem tumores antes dos 40 anos, outras chegam aos 80 sem apresentar qualquer alteração mamária significativa.
Foi justamente essa diferença que levou pesquisadores a ampliar o olhar sobre os fatores de risco. Hoje, sabe-se que aspectos como antecedentes familiares, mutações genéticas, exposição hormonal, obesidade, consumo de álcool, sedentarismo e densidade mamária também influenciam a probabilidade de desenvolver a doença. Em outras palavras, pessoas da mesma idade podem apresentar riscos completamente distintos, o que desafia o modelo tradicional baseado apenas na faixa etária.
Como a medicina está calculando o risco de cada mulher?
A resposta para essa mudança está na chamada estratificação de risco, um conceito que reúne diferentes informações clínicas para estimar a probabilidade individual de uma pessoa desenvolver determinada doença. Em vez de observar apenas um fator isolado, como a idade, modelos modernos analisam simultaneamente dezenas de variáveis que ajudam a construir um perfil muito mais preciso.
O Dr. Vinicius Tadeu Sattin Rodrigues informa que essa avaliação pode incluir desde o histórico familiar e características da mama até informações genéticas, como mutações nos genes BRCA1 e BRCA2, além de escores poligênicos capazes de identificar pequenas variações no DNA associadas ao aumento do risco. Embora muitas dessas ferramentas ainda estejam em processo de incorporação à prática clínica, elas já demonstram como a prevenção caminha para decisões cada vez mais individualizadas.
A inteligência artificial poderá decidir quando fazer a próxima mamografia?
Entre as tecnologias que mais despertam interesse está a Inteligência Artificial. Diferentemente da ideia de substituir médicos, seu papel tende a ser o de integrar uma enorme quantidade de informações que seria difícil analisar manualmente. Além das imagens da mamografia, algoritmos conseguem considerar idade, densidade mamária, histórico clínico, exames anteriores e outros fatores para identificar padrões associados ao risco futuro de câncer.
Conforme explica o Dr. Vinicius Tadeu Sattin Rodrigues, diversos grupos de pesquisa investigam modelos capazes de indicar quais mulheres poderiam se beneficiar de um acompanhamento mais frequente e quais apresentariam baixo risco, evitando exames desnecessários. Esse conceito representa uma mudança importante na medicina preventiva: em vez de aplicar a mesma recomendação para todas as pacientes, a tendência é adaptar o rastreamento às características individuais de cada uma, aumentando a eficiência dos programas e reduzindo intervenções que oferecem pouco benefício.
O Brasil está preparado para essa nova realidade?
Embora a medicina personalizada avance rapidamente em centros de pesquisa da Europa e dos Estados Unidos, sua implementação em larga escala ainda enfrenta desafios importantes. A incorporação de testes genéticos, sistemas de inteligência artificial e modelos preditivos exige investimentos em tecnologia, capacitação profissional, infraestrutura digital e validação científica para garantir que essas ferramentas sejam seguras e eficazes em diferentes populações.
Na avaliação do Dr. Vinicius Rodrigues, outro ponto fundamental é garantir que a inovação reduza, e não amplie, as desigualdades no acesso à saúde. O desenvolvimento de novas tecnologias precisa caminhar ao lado do fortalecimento dos programas de rastreamento, da qualificação dos serviços de diagnóstico por imagem e da ampliação do acesso à prevenção. Afinal, uma ferramenta sofisticada produz pouco impacto quando não consegue chegar às pessoas que mais precisam dela.
O futuro da prevenção será menos padronizado e muito mais inteligente
A história da medicina mostra que grandes avanços acontecem quando o conhecimento científico permite substituir regras gerais por decisões baseadas nas características de cada paciente. O rastreamento do câncer de mama parece seguir exatamente esse caminho. A pergunta já não é apenas “qual é a idade ideal para começar a fazer mamografia?”, mas sim “qual é a melhor estratégia para esta mulher, considerando seu perfil de risco?”.
Para o Dr. Vinicius Tadeu Sattin Rodrigues, essa mudança representa uma evolução natural da medicina preventiva. À medida que genética, diagnóstico por imagem e inteligência artificial passam a trabalhar de forma integrada, o objetivo deixa de ser apenas detectar o câncer precocemente. O desafio passa a ser oferecer a cada mulher um acompanhamento compatível com suas necessidades, tornando a prevenção mais precisa, mais eficiente e cada vez mais personalizada.