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SEQUENCIAMENTO DE NOVA GERAÇÃO 
EM ONCOLOGIA, NO BRASIL, SOB A 
PERSPECTIVA DOS PAGADORES: 
ENTENDIMENTO E OPORTUNIDADES 
Dr. Allan A. Lima Pereira, MD, PhD
Dr. Marcos Santos, MD, PhD
RESUMO
Neste artigo, busca-se identificar qual é o potencial do sequenciamento genético de 
última geração no tratamento oncológico no Brasil. Identifica-se que são obstáculos para 
a sua implementação: a necessidade perene de produção de dados que confirmem a rela-
ção favorável de custo-efetividade advinda do uso dessa tecnologia, principalmente por 
meio da obtenção de dados advindos de desenhos alternativos de estudo, como os basket 
ou umbrella trials; o risco da necessidade de prescrição de medicações off-label, cuja im-
previsibilidade pode ser mitigada por meio da criação de um banco de dados possibilitan-
do o rastreamento desses pacientes com checagem perene dos resultados, programa esse 
que necessita contar com a colaboração de todos os stakeholders envolvidos; o custo ele-
vado do desenvolvimento de novas drogas, em um cenário em que não há incentivo para 
a delimitação de subpopulações nas quais haja maior responsividade e maior tolerabili-
dade do tratamento, além de questões remanescentes – mas não menos importantes –, a 
respeito da privacidade de confidencialidade das informações que serão resultados dessa 
abordagem, muitas vezes de consequências práticas ainda incertas. Os autores deste arti-
go concluem, no entanto, que, ao analisar o cenário atual, esses obstáculos são superáveis. 
Vislumbra-se a possibilidade de melhora dos resultados dos tratamentos, com consequen-
te otimização da aplicação dos recursos escassos, o que faz do sequenciamento de nova 
geração uma excelente oportunidade, principalmente quando aplicado ao tratamento do 
adenocarcinoma de pulmão, além de alguns outros tumores raros. É importante ter sem-
pre em mente que o cenário é dinâmico, está sujeito às mudanças que são consequências 
naturais do intenso desenvolvimento que o tratamento do câncer tem vivenciado nos úl-
timos anos. Trata-se, então, de uma rara oportunidade de evolução no sentido da susten-
tabilidade, desfecho esse tão necessário e tão demandado por aqueles que vivem o dilema 
Diretrizes OncOlógicas2
cotidiano da alocação de recursos escassos. E esse conhecimento científico deve se disse-
minar de maneira justa e equânime, trazendo para o maior número de pacientes aquelas 
evoluções que têm sido observadas, nos últimos anos, na oncologia mundial.
INTRODUÇÃO
A medicina de precisão atualmente desfruta de uma atenção sem precedentes. A pre-
missa de definir exatamente qual subgrupo de pacientes se beneficiará de um determina-
do medicamento ou tecnologia com base em análises moleculares é de extrema valia para 
pacientes e médicos, portanto tem atraído o interesse de fontes pagadoras e reguladoras. 
Direcionar o tratamento para pacientes reconhecidamente mais sensíveis e/ou que desen-
volvam um menor espectro de complicações seguramente resultará em incremento na efi-
cácia, aumentando a probabilidade de superar o limiar de custo-efetividade, qualquer que 
seja a disposição a pagar de uma dada sociedade.
A euforia anterior com o desenvolvimento de novas mediações, que justificou levar 
a cabo inúmeros estudos de fases I e II, acabou resultando em sucessivas decepções quan-
do essa regra de seleção adequada dos pacientes não foi obedecida. Metanálise recente, 
publicada por Santos e cols., por exemplo, demonstrou que pacientes com glioblastoma 
multiforme incluídos em ensaios clínicos de fase I ou II, tratados com radioterapia e temo-
zolamida associadas a uma terapia-alvo experimental (nove medicamentos diferentes), e 
sem nenhum tipo de triagem de sensibilidade, apresentaram um nível significativamente 
maior de efeitos adversos quando comparados àqueles que receberam a terapia-padrão 
(radiação + temozolomida), sem, no entanto, obter nenhum impacto na sobrevida global 
ou no controle da enfermidade. Tal resultado desanimador levou os autores a concluírem 
que, até aquele momento, participar de protocolos de desenvolvimento de novas drogas 
representava, uniformemente, um grande prejuízo para os pacientes. Entre as possíveis 
explicações para tanto, os responsáveis pelo estudo especulam que a falta de investigação 
biológica adequada para determinar qual subgrupo de pacientes apresentaria maior pro-
babilidade de benefício advindo do uso desses medicamentos, juntamente com alto nível 
de toxicidade apresentado, pode ter contribuído para os resultados negativos, na análise 
agrupada1 (Figura 1).
De fato, metanálise posterior, de Schwaederle e cols., que comparou estudos de fase I 
que utilizaram a estratégia do tratamento personalizado com outros que não a utilizavam, 
observou maior índice de resposta ao tratamento, assim como de sobrevida livre de doen-
ça, no primeiro grupo, indicando que a implementação de um tratamento baseando-se 
em um biomarcador melhorou significativamente os resultados alcançados. Estudos sem 
a utilização de um biomarcador específico direcionando a terapia alcançaram resultados 
que os pesquisadores classificaram como desprezíveis. Não foram feitas análises a respeito 
da sobrevida global dos pacientes, porque esse desfecho só foi relatado em uma pequena 
parte dos estudos incluídos2. Posteriormente, outra metanálise, esta incluindo estudos de 
fase II, mas fazendo comparação semelhante, chegou a resultados comparáveis, dessa vez 
com dados suficientes para comparações de sobrevida, confirmando a melhora desse des-
fecho para os pacientes submetidos a tratamentos que se utilizaram da estratégia de perso-
nalização do tratamento, combinando o marcador encontrado a uma terapeuta específica. 
Esse estudo concluiu que a definição do tratamento a partir da estratégia da medicina per-
sonalizada foi um fator preditor independente de melhores resultados e que terapias-alvo, 
3
quando utilizadas independentemente do marcador, foram associadas a desfechos signi-
ficativamente mais fracos do que os agentes citotóxicos, que, por sua vez, foram piores do 
que a terapia-alvo direcionada personalizada3.
O QUE é NExT-GENERATION SEQUENCING
Next-generation sequencing (NGS), sequenciamento paralelo massivo ou deep-sequencing 
são os termos mais geralmente usados para descrever uma tecnologia de sequenciamento 
de DNA que revolucionou a pesquisa genômica. Antes do surgimento do NGS, havia o se-
quenciamento de Sanger, desenvolvido na década de 1990, ainda considerado por muitos 
o padrão-ouro para o sequenciamento de DNA. 
Sanger descobriu que, se conseguisse interromper a replicação de um mesmo DNA 
em pontos diferentes, poderia juntar essas fitas menores e formar a sequência completa 
do DNA. O método consiste em adicionar didesoxirribonucleotídeos (ddNTPs). Eles di-
ferem dos desoxinucleotídeos naturais de duas maneiras: 1) falta uma hidroxila (OH) no 
carbono 3’ da pentose, grupo que é necessário para maior extensão de DNA resultando 
em terminação de cadeia, uma vez incorporada na molécula de DNA; 2) cada didesoxi-
nucleotídeo tem um corante fluorescente exclusivo ligado a ele, permitindo a detecção 
Figura 1. Forest-plot de taxas de incidência de eventos adversos graves gerais. A primeira coluna exibe o primeiro autor 
(ano de publicação), a segunda coluna, o numerador (toxicidades globais) e o denominador (pessoa-mês) de taxa de 
incidência (TI). A terceira coluna mostra graficamente a TI em uma escala logarítmica (ln TI) com seu intervalo de confiança 
(IC) de 95%. O valor da estimativa pontual é representado por um quadrado cujo tamanho é proporcional à precisão 
da estimativa. A quarta coluna mostra o valor correspondente do ln TI e seu IC de 95%. Na parte inferior do gráfico, são 
relatados, agrupados em ln TI com o modelo de efeito fixo, o teste de heterogeneidade, I2, ln TI com modelo de efeito 
aleatório e ln TI para o tratamento-padrão.
Trial Overall toxicities/Person-month In IR [95%CI]
Chang (2004) 33 / 804 -3.19 [-3.53, -2.85]
Krishnan (2006) 5 / 32 -1.86 [-2.73,-0.98]
Moyal (2007) 11 / 19.2 -0.56 [-1.15, -0.03]
Brown (2008) 131 / 659.6 -1.62, [-1.79, -1.45]
Narayana (2008) 8 / 109.5 -2.62 [-3.31, -1.92]
Drappatz (2009) 16 / 110 -1.93 [ 2.42, -1.44]
Kubicek (2009) 3 / 31.2 -2.34 [-3.47, -1.21]
Brandes (2010) 29 / 123.5 -1.45 [-1.81, -1.08]
Drappatz (2010) 7 / 117 -2.82 [-3.56, -2.08]
Peereboom (2010) 40 / 75.6 -0.64 [-0.95, -0.33]
Stupp (2010) 55 / 416 -2.02, [-2.29, -1.76]
Gerstner (2011) 12 / 45 -1.32 [-1.89, -0.76]
Lai (2011) 182 / 952 -1.65 [-1.80, -1.51]
Liebross (2011) 27 / 252 -2.23 [-2.61, -1.86]
Nghiemphu (2011)1 16 / 46 -1.06 [-1.55, -0.57]
Nghiemphu (2011)2 5 / 71.3 -2.66 [-3.53, -1.78]
Vredenburgh (2011) 37 / 1064 -3.36 [-3.68, -3.04]
Vredenburgh (2011) 32 / 997.5 -3.44 [-3.79, -3.09]
Hainsworth (2012) 59 / 442 -2.01 [-2.27, -1.76]
Fixed effect model
Heterogeneity test: χ2 : 354.3 df: 18 p: < 0.001
-1.91 [-1.98, -1.83]
I2 = 95%
Random effect model -2.03 [-2.42, -1.64]
Standard treatment -2.59 [-2.75, -2.43]
-5.00 -3.00 -1.00 0.50 
Log Incidence Rate
SEQUENCIAMENTO DE NOVA GERAÇÃO EM ONCOLOGIA, NO BRASIL, 
SOB A PERSPECTIVA DOS PAGADORES: ENTENDIMENTO E OPORTUNIDADES
Diretrizes OncOlógicas4
automática, que são nucleotídeos modificados que não possuem o grupo OH livre no 
carbono 3’ da pentose. Existem quatro tipos de ddNTPs, um para cada base nitrogena-
da (A,T,G,C). Quando os ddNTPs tentam se ligar com a fita de DNA, com a ausência da 
OH, o próximo nucleotídeo não tem onde se ligar e a replicação para. Assim é possível 
obter fitas do mesmo DNA com números de resíduos diferentes. Como resultado, mui-
tas cópias com fragmentos de DNA de diferentes tamanhos são geradas em cada reação, 
mas todas terminadas com um ddNTP. "Alinhando" os fragmentos pelo seu tamanho, a 
sequência de DNA pode agora ser determinada por meio da leitura da emissão fluores-
cente de cada ddNTP.
O sequenciamento de Sanger ainda é usado nos dias de hoje, principalmente para 
aplicações de sequenciamento de rotina e para validar dados de NGS. A diferença crítica 
entre o sequenciamento de Sanger e o NGS é o volume sequencial. Enquanto o método 
de Sanger apenas sequencia um único fragmento de DNA de cada vez, o NGS sequencia 
milhões de fragmentos simultaneamente de forma massiva e paralela. Esse processo de 
alto rendimento se traduz em sequenciamento de centenas a milhares de genes ao mes-
mo tempo. 
Há várias plataformas NGS diferentes usando diferentes tecnologias de sequencia-
mento. No entanto, todas as plataformas NGS realizam o sequenciamento de milhões de 
pequenos fragmentos de DNA em paralelo. Análises de bioinformática são usadas para 
juntar esses fragmentos usando o genoma de referência humano. Cada uma das 3 bilhões 
de bases no genoma humano é sequenciada várias vezes, trazendo alta profundidade para 
fornecer dados precisos. Usando o NGS, um genoma humano inteiro pode ser sequencia-
do em um único dia. Em contraste, a tecnologia anterior de sequenciamento de Sanger, 
usada para decifrar o genoma humano, exigiu mais de uma década para entregar o ras-
cunho final.
MEDICINA PERSONALIzADA E O SEQUENCIAMENTO DE NOVA GERAÇÃO (NGS)
O sequenciamento de DNA é a principal arma da medicina personalizada4. Os testes 
genômicos que orientam o tratamento contra o câncer sofreram mudanças dramáticas 
desde o seu surgimento, no final do século XX, até os dias atuais. Os diagnósticos com-
plementares eram baseados na identificação de um único biomarcador, utilizando tecno-
logias como imunoistoquímica e/ou FISH (do inglês fluorescence in situ hybridization). 
Um próximo marco foi estabelecido com a adoção da reação em cadeia da polimerase 
(PCR) e do sequenciamento de Sanger, que, primeiramente, permitiram a análise com-
pleta de genes e, consequentemente, a descoberta de novas alterações genéticas que levam 
ao desenvolvimento de enfermidades. Na última década, o marco seguinte foi definido 
pela implementação clínica do sequenciamento de nova geração, ou NGS. As abordagens 
utilizando o NGS podem incluir desde pequenos painéis de genes, que sequen ciam ape-
nas regiões do DNA que têm alta propensão a sofrer mutação, também conhecidos como 
hotspots, até painéis mais abrangentes, que sequenciam a região completa de poucos ou 
muitos genes concomitantemente, tais como o perfil genômico abrangente dos genes co-
nhecidos por seu envolvimento no câncer (50 a 500 genes), ou o exoma completo, que 
consiste na análise dos 22.000 genes que compõem o genoma humano5-9.
São conhecidos quatro tipos de alteração do DNA que podem levar ao desenvolvi-
mento ou à progressão do câncer: inserções/deleções, substituições de bases, alterações 
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do número de cópias dos genes e rearranjos10. O NGS tem, então, o potencial de favorecer 
uma visão mais abrangente da dinâmica do tumor, esclarecendo os seus mecanismos de 
resistência, do que um único ensaio de um único gene, aumentando as chances de encon-
trar uma terapia mais eficaz, com melhores resultados para o paciente11 (Tabela 1).
Tabela 1. Principais vantagens e desvantagens das principais formas de testar biomarcadores moleculares 
Teste de gene único ou poucos genes NGS/painel amplo
Vantagens
Resultados à disposição do médico mais rapidamente. Análise de todos os genes de interesse e/ou atualmente 
recomendados.
Muitos estão dentro da cobertura dos planos de saúde. Análise de genes possivelmente acionáveis para a inclusão em 
estudos clínicos ou tentativa de terapia off-label.
Requer menos tecido para análise. Capaz de estimar carga mutacional.
Desvantagens
Maior tempo para obter resultados se genes de interesse são 
analisados em sequência.*
Requer mais tecido para análise.
Custo maior.
Maior tempo para a obtenção de resultados.
* Exemplo de testes realizados em sequência feitos na prática clínica: EGFR -> ALK -> ROS1 -> BRAF em adenocarcinoma de pulmão 
metastático. Quando múltiplos testes genéticos precisam ser feitos em sequência, o NGS passa a ser também mais vantajoso do ponto de 
vista de custos12, tempo para obter resultados e necessidade de tecido para análise13.
APLICABILIDADE PRáTICA
Para oncologistas, existem fundamentalmente cinco maneiras pelas quais o NGS pode 
ajudar no cuidado ao paciente, levando à implementação de tratamentos personalizados:
 � Por meio da predição do risco de doença, com o potencial de parar ou desace-
lerar a progressão dessa enfermidade14.
Ao identificar corretamente os pacientes que podem responder a determinados 
agentes terapêuticos, os oncologistas podem tratar aqueles que poderiam obter benefícios 
e poupar aqueles que provavelmente não se beneficiarão de toxicidades desnecessárias e 
custos injustificados.
Além disso, o NGS pode ser usado para identificar pacientes que poderiam ser susce-
tíveis a toxicidades de drogas. Por exemplo, pacientes com variantes germinativas no gene 
DYPD correm risco de toxicidade pelo 5-fluorouracil, resultando em maior neutropenia, 
mucosite e diarreia15. 
 � Diagnosticando o tipo específico do tumor (para além do diagnóstico histoló-
gico), definido por mutações gênicas que podem especificar a terapia direcio-
nada apropriada.
Diretrizes OncOlógicas6
O NGS pode auxiliar no diagnóstico, identificando alterações associadas a certos 
tipos de câncer. Quando as amostras de biópsia são muito pequenas para produzir um 
diagnóstico histológico confiável, o NGS pode ser usado para detectar alterações fre-
quentemente encontradas em um tipo particular de neoplasias16. Além disso, pode ser 
usado para identificar assinaturas moleculares virtualmente patognomônicas associadas 
a uma entidade diagnóstica específica como MYD88 L265P em macroglobulinemia de 
Waldenström ou BRAF V600E em leucemia de células pilosas17.
 � Quando o paciente deixa de responder a uma terapia-alvo específica. Nesse 
caso, a mutação de resistência pode ser limitada a poucos loci, e isso pode ser 
superado simplesmente trocando o tratamento por uma droga diferente, a de-
pender do resultado do teste18.
Apesar do sucesso das terapias direcionadas, a maioriados pacientes invariavelmente 
acabará por apresentar a progressão da doença. O NGS pode ser útil na detecção de varian-
tes de resistência que podem causar falha no tratamento para orientar a seleção de terapias 
subsequentes. Por exemplo, mutações nos genes KRAS, NRAS e BRAF estão associadas à 
resistência à terapia-alvo o receptor do fator de crescimento epidérmico (anti-VEGFR). 
 � Seleção de pacientes para inclusão em estudos clínicos, especialmente aqueles 
que envolvem terapias-alvo.
 � Predizer benefício à imunoterapia.
Inibidores do checkpoint imunológico, como inibidores de CTLA4, PD-1 e PD-L1, 
mostraram melhorar os desfechos no melanoma e nos cânceres de pulmão, rim e bexi-
ga, entre outros19. Vários estudos em vários tipos de tumores – incluindo câncer de pul-
mão20,21, câncer de bexiga22 e melanoma21 – sugeriram que pacientes com maior carga 
de mutação tumoral (ou TMB, do inglês tumor mutational burden) obtêm maior benefí-
cio com o uso de inibidores de checkpoint imunológico. Especula-se que quanto maior o 
TMB, maior a quantidade de neoantígenos associados ao tumor (que servem como alvos 
da resposta imunológica antitumoral), levando consequentemente à melhora da resposta 
clínica à imunoterapia23. Assim, a carga mutacional está provando ser um biomarcador 
útil para resposta a imunoterapias. O desafio com a medição de carga mutacional é quanto 
do genoma deve ser explorado para medir com precisão o nível de dano do DNA dentro 
da célula. Foi proposto que a carga mutacional deva ser examinada por pelo menos cen-
tenas de genes para ser medida com precisão24. Para guiar a seleção de inibidores de pon-
to de verificação, os métodos NGS podem fornecer informações sobre carga mutacional, 
bem como sobre instabilidade microssatélite25. A instabilidade do microssatélite (MSI, do 
inglês microsatellite instability), que leva ao reparo inadequado do DNA, também foi iden-
tificada como biomarcadores preditivos de resposta a inibidores do checkpoint imunológi-
co, independentemente do tipo histológico do tumor26.
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OBSTáCULOS PARA A IMPLANTAÇÃO DA MEDICINA DE PRECISÃO NO BRASIL – 
DELIMITAÇÃO DO PROBLEMA
Primeiro obstáculo: incerteza sobre a qualidade dos dados
Dada a importância do NGS em possibilitar atendimento personalizado, criando 
uma forte justificativa para o diagnóstico e o tratamento sob medida, a expansão da cons-
cientização e do acesso do NGS, no Brasil, pode reduzir a carga de inúmeras doenças. No 
entanto, alcançar esse objetivo pode ser mais complicado do que se pensava inicialmen-
te27: as patologias mais comuns, assim como as características quantitativas em populações 
humanas, têm uma base genética muito complicada. A identificação de variantes genéti-
cas, que predispõem a doenças comuns, tem sido problemática. A herdabilidade perdida, 
observada em estudos de associação genômica ampla, tem sido atribuída a várias causas, 
incluindo variantes raras de grandes efeitos não detectados por matrizes de genotipagem 
existentes, variantes estruturais mal captadas pelas tecnologias atuais, poder insuficiente 
para detectar interações entre genes e, finalmente, subestimação de interação ambiental e 
epigenética28. O problema é, então, mais complicado do que parecia inicialmente.
Além disso, atingir precisão e cobertura em todo o genoma ainda é um procedimen-
to complexo e delicado. Comprimentos curtos, produzidos pelas plataformas mais usa-
das, resultam em dificuldades na montagem e mapeamento das sequências de referência, 
comprometendo seriamente nossa capacidade de definir com precisão grandes regiões re-
petidas29,30. Os resultados vão melhorar após a introdução de novas tecnologia de sequen-
ciamento do genoma? Quais indivíduos podem se beneficiar mais e quais danos podem 
advir do uso mais rotineiro dessa tecnologia de sequenciamento? A interpretação clíni-
ca dos testes genômicos segue sendo um desafio até para hiperespecialistas da área31. Os 
stakeholders querem saber, ao final do dia, qual a eficácia do tratamento, em comparação 
com as opções disponíveis, ou seja, um quadro completo do ambiente no qual as decisões 
de reembolso serão tomadas. O que já se percebeu foi a “falta de estudos convincentes que 
enfocam resultados clínicos relevantes” e o uso frequente de “desfechos substitutos”, mo-
tivos vistos como obstáculos significativos para a aceitação da medicina personalizada na 
prática clínica diária32,33. Não será, portanto, trivial a translocação para a prática clínica. 
No momento, muitas dessas questões permanecem sem resposta definitiva, constituindo 
um grande desafio para aqueles que tentam planejar a alocação de recursos para o aten-
dimento futuro34.
O estudo que ficou conhecido como SHIVA35, por exemplo, foi um estudo prospec-
tivo e randomizado de fase II, levado a cabo em oito centros universitários franceses. 
Houve coleta de 741 exemplares tumorais de pacientes com tumores avançados, subme-
tidos à triagem para alterações moleculares. Desses, 40% apresentaram alterações no ma-
peamento dos genes em alguma via que poderia estar ligada à atividade putativa de uma 
droga-alvo. Esses pacientes foram randomizados para receber uma terapia-alvo, de acor-
do com o teste genético (braço experimental) ou o tratamento recomendado pelo médico 
cuja indicação não seria guiada pela genética (grupo controle). O desfecho primário a ser 
analisado era a progressão livre de doença, que não foi diferente entre os dois grupos (2,3 
vs. 2,0 meses, p = 0,41). Esse estudo foi feito com pacientes com tumores muito avançados 
(conforme confirmam os resultados, com tempo médio para progressão de doença de dois 
Diretrizes OncOlógicas8
meses) e já submetidos a várias linhas de tratamento, o que pode ser uma das explicações 
para a não observação de algum benefício com o uso de teste genético para a determi-
nação do tratamento a ser escolhido. Os próprios autores sugerem que seria interessante 
fazer uma investigação semelhante em estágios mais precoces das enfermidades. Críticas 
posteriores foram feitas ao estudo; dentre elas, destaca-se o fato de que o arsenal terapêuti-
co disponível para os tratamentos alvo-dirigidos se restringia aos agentes comercialmente 
disponíveis na França, naquele momento, drogas essas entendidas, atualmente, como de 
efetividade ou potência limitada para os alvos contra os quais foram utilizadas. Além dis-
so, a lógica subjacente a algumas indicações de tratamento pode ser considerada, nos dias 
de hoje, como duvidosa36.
Segundo obstáculo: prescrições off-label
Talvez o maior desafio atualmente enfrentado pelos médicos ao usar o NGS na prá-
tica clínica seja combinar a droga prevista como benéfica pelo resultado do exame à com-
plexidade do genoma do câncer, com base no perfil molecular da doença do paciente. Na 
maioria das vezes, tais medicamentos estarão disponíveis no mercado local, mas há um 
risco considerável de que ele não seja registrado para essa indicação, o que significa que 
será necessário prescrevê-lo off-label, estando sujeito aos inerentes problemas regulatórios 
e de reembolso31. Isso não pode ser feito sem validação clínica, o que exigirá o desenvol-
vimento de novos métodos de avaliação da eficácia. Ou seja, novos desenhos de estudos 
clínicos precisam ser desenvolvidos e validados37.
Terceiro obstáculo: preço e acessibilidade
Uma vez identificado corretamente um marcador molecular, as abordagens atuais 
de triagem de pacientes (para os estudos tradicionais) ainda são claramente ineficientes. 
Para conduzir um estudo testando um novo medicamento em um subgrupo de pacientes 
em que, por exemplo, há incidência de 2% de uma dada mutação, para cada paciente in-
cluído, 78 precisariam ser rastreados. Para um teste-padrão de fase I, com 20 pacientes, 
a população total de indivíduos rastreados seria, então, de 1.560. Se um teste diagnós-
tico relativamente simples for usado, custando cerca de US$ 1.000 por ensaio, o custo 
de encontrar esses pacientes seria da ordem de US$ 1,6 milhão. Problemas dessa ordemsão parte dos fatores que têm levado a um encarecimento exponencial das novas drogas, 
porque impactam diretamente no seu desenvolvimento, limitando significativamente o 
acesso dos pacientes a esses novos tratamentos38, principalmente em países cujo direcio-
namento de recursos para a saúde ainda depende de aumentos importantes no investi-
mento, como o Brasil.
Além disso, nos mercados em que os preços dos novos medicamentos são definidos 
logo no lançamento, para toda a vida de patente dos produtos, há claramente um desin-
centivo (contraproducente, resta evidente) para o fabricante em desenvolver um teste que 
defina uma subpopulação melhor direcionada, após a chegada do produto ao mercado39. 
Claramente diminuiria o tamanho potencial do seu mercado. Do ponto de vista do patro-
cinador, a menos que a proporção de não respondedores seja alta o suficiente, ou se hou-
ver um risco de reação adversa muito séria, há uma compreensível relutância em reduzir 
o montante das vendas, sem nenhum ganho compensatório.
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Quarto obstáculo: privacidade e confidencialidade
Achados incidentais são definidos como eventos que têm potencial de relevância re-
produtiva ou de saúde e que são descobertos no decorrer da pesquisa, mas estão além do 
escopo do estudo. Podem não se limitar a descobertas genéticas e podem, também, revelar 
problemas comuns, prevalentes, como pressão arterial anormal ou outros achados feno-
típicos, por exemplo40. Dúvidas permanecem sobre a disposição dos pacientes em serem 
informados a respeito desses achados41-45, bem como o seu real significado clínico, uma 
vez que as evidências para sustentar a crença de que os pacientes ou seus parentes sofrerão 
danos futuros mensuráveis, ou de que existam intervenções disponíveis para preveni-los, 
são escassas46. É preciso que se defina o que se fará com as informações provenientes de 
achados incidentais, acrescentando que não fazer nada pode ser uma solução legítima, 
desde que acordada a priori entre os envolvidos.
COMO ESSES OBSTáCULOS PODEM SER SUPERADOS PARA AUMENTAR O 
ACESSO AO NGS NO BRASIL?
Posteriormente ao estudo SHIVA35, outro grupo de pesquisadores franceses, lidera-
dos por Christophe Massard, voltaram ao tema por meio do estudo que ficou conhecido 
como MOSCATO trial47. Nesse estudo, foi oferecida uma avaliação de NGS, hibridização 
genômica comparativa e FISH a pacientes com tumores avançados para os quais não havia 
sido diagnosticada uma alteração molecular que os candidatasse a uma terapia molecular 
já aprovada. Ao contrário do estudo SHIVA, os pacientes não foram randomizados para 
receber terapia-alvo ou tratamento não personalizado. Os resultados foram utilizados 
para orientar a incorporação desses pacientes a estudos de fase I/II abertos nos centros 
que participaram desse protocolo. Utilizando-se desse desenho de estudo observacional 
de braço único, os pacientes seriam considerados como tendo atingido o desfecho primá-
rio se a sobrevida livre de progressão com a terapia direcionada superasse a sobrevida livre 
de progressão obtida com a linha de tratamento anterior em pelo menos 30%. Esse desfe-
cho inteligente ajudou a mitigar o desafio de medir o benefício clínico em uma população 
heterogênea usando cada paciente como seu próprio controle. Observou-se que, em quase 
metade dos pacientes para os quais o perfil molecular foi bem-sucedido, foi encontrada 
pelo menos uma alteração acionável. E, mais uma vez, em aproximadamente metade des-
ses casos, foi possível uma combinação com uma terapia-alvo. Esse número é importan-
te, porque supera consideravelmente aquele obtido em experiências similares anteriores.
Ao contrário do estudo SHIVA, que autorizava o uso questionável e limitado de al-
gumas terapêuticas off-label, o estudo MOSCATO avaliou principalmente inibidores 
projetados para tratar e/ou inibir as alterações identificadas. Além disso, a combinação 
marcador-droga era, geralmente, mais seletiva, baseada em informações pré-clínicas ou 
clínicas mais sólidas. Como resultado, esse último estudo apoia a afirmação de que os pa-
cientes podem, finalmente, se beneficiar do estudo do perfil do tumor e do seu tratamento 
direcionado subsequente. A experiência também demonstra como medir o impacto da 
oncologia personalizada no contexto de um programa de desenvolvimento de drogas ba-
seado em informações de “mundo-real”, por meio da realização de estudos terapêuticos 
cuja explicita intenção é determinar se essa abordagem, finalmente, funciona36.
Diretrizes OncOlógicas10
Em relação ao custo do desenvolvimento de novas drogas, o nível de evidência ne-
cessário para demonstrar o benefício clínico deve ser urgentemente adaptado à nova 
realidade. A tradução do NGS para a prática da oncologia começou a demonstrar que, 
embora o local primário do tumor seja importante, também o são as características gené-
ticas48. Além disso, um tumor cuidadosamente examinado, com classificação molecular 
do subtipo, provavelmente será classificado como uma doença rara. Portanto, a estratégia 
tradicional envolvendo estudos de fases I a III, dependendo de grandes estudos clínicos 
comparativos, não é mais concebível nessa situação49. Tratar cada anormalidade genética, 
quando muitas delas são analisadas em cada paciente, exige novos desenhos de estudos 
e novos métodos estatísticos, por exemplo, uma mudança para testes de fase II menores, 
mas mais precisos, para garantir a ética dessa abordagem11,37,50,51.
Basket trials (Figura 2) são uma nova forma de desenho de ensaio clínico, ancorados 
no pressuposto de que a ocorrência de um marcador molecular prevê a resposta a uma 
terapia direcionada, independentemente da histologia do tumor. A ideia é realizar vários 
estudos paralelos independentes de fase II48, assim como o de Lopez-Chavez e cols., no 
qual as terapias-alvo e mutações acionáveis foram reconhecidas prospectivamente, com 
pacientes alocados de forma não randomizada a um braço de tratamento específico52. É 
uma estratégia muito interessante, uma vez que permite uma abordagem orientada por 
hipóteses, integrando a medicina de precisão em ensaios clínicos, mesmo para mutações 
muito raras, que seriam difíceis de estudar individualmente, em um contexto específico da 
doença. Os estudos conhecidos como umbrella trials (Figura 2), por outro lado, incluem 
pacientes com um tipo de câncer histológico definido, que são alocados para tratamen-
tos definidos com base nas mutações genéticas que são detectadas em seus tumores. Os 
umbrella trials têm, normalmente, muitos braços de tratamento diversos, em paralelo, e 
testam se uma abordagem de “medicina de precisão” contribui para melhores resultados 
do que o tratamento-padrão, em um contexto de diagnóstico morfológico tradicional11.
Figura 2. Representação esquemática de protocolos de estudos conhecidos como: a) basket trial, que testa o efeito de uma 
ou mais drogas em um ou mais alvos moleculares presentes numa variedade de tumores de diferentes tipos e b) umbrella 
trial, que testa o impacto de diferentes drogas em diferentes alvos moleculares num tipo específico de tumor. 
Droga 1
Basket trial
Droga 1 Droga 2
Umbrella trial
Droga 3
BA
11
Outra proposta muito interessante são os ensaios adaptativos. O desenho de estu-
dos adaptativos é um exemplo de esforço inovador na avaliação de terapias direcionadas. 
Esse desenho de estudo permite que os pesquisadores analisem dados acumulados em 
pontos temporais interinos prospectivos e, se necessário, alterem o curso de um plano de 
tratamento individual. Ou o protocolo de estudo propriamente dito. O apelo dessa abor-
dagem é que parece que menos pacientes receberiam o tratamento que será considerado 
inferior53. Portanto, múltiplas perguntas podem ser respondidas em um único estudo54. 
Algumas restrições metodológicas precisam ser observadas; no entanto: todas as adapta-
ções precisam ser especificadas antes do início do estudo, para que a taxa de erro tipo I 
(falso-positivo) possa ser calculada, e a probabilidade de umpaciente ser atribuído a um 
braço deve permanecer confidencial, para manter a equidade, embora mudanças nas pro-
porções aleatórias possam ser feitas (randomização adaptativa), de acordo com as respos-
tas observadas, com base em uma probabilidade bayesiana de melhor resultado. É sempre 
concebível que os resultados negativos possam ser invertidos após um longo período de 
acompanhamento, no caso em que a baixa probabilidade de atribuição de um braço au-
mentaria, como consequência55.
Recentemente, o medicamento ceritinib recebeu aprovação de mercado nos Estados 
Unidos com base em um estudo de fase I prolongado com apenas 163 pacientes56. Assim 
como o alectinibe, baseado em dados de menos de 100 pacientes57. Mais interessante ain-
da: não muito tempo atrás, o Food and Drug Administration (FDA) aprovou o primeiro 
tratamento contra o câncer para uma característica genética específica, independente-
mente da localização no corpo onde o tumor se originou. E foi feito com base em dados 
de pacientes que foram incluídos em um dos cinco ensaios clínicos de braço único não 
controlados58. Uma aprovação semelhante é esperada em breve para uma droga que ataca 
um defeito em uma família de proteínas de sinalização, denominadas receptores quinases 
de tropomiosina. Essas proteínas desempenham um papel importante no desenvolvimen-
to do tumor59. Trata-se, claramente, de uma mudança muito importante no atual paradig-
ma. Os pagadores precisarão se adaptar a esse novo cenário.
Com relação às prescrições off-label, que inevitavelmente enfrentarão questões regu-
latórias, uma proposta interessante seria a criação de um formulário nacional de agentes 
terapêuticos direcionados contra as aberrações mais comuns, de modo que cada paciente 
que recebesse uma prescrição off-label pudesse ser rastreado. Informações seriam dispo-
nibilizadas para médicos, pagadores, indústria farmacêutica e agências reguladoras. No 
entanto, todas as partes interessadas precisarão estar comprometidas com o projeto: os 
pacientes precisarão consentir em conceder seus dados, os médicos precisarão estar dis-
postos a preencher os formulários necessários, a indústria farmacêutica deve estar dispos-
ta a fornecer seus medicamentos a custos reduzidos, sob as condições pré-especificadas do 
programa e, por fim, os pagadores terão que aceitar cobrir os associados ao tratamento31. 
Isso permitiria a captura de dados do mundo real, tornando-o aplicável a um grupo ou 
pacientes mais heterogêneos e, também, mais apropriado para futuras pesquisas econô-
micas60. Além disso, a concordância, entre todas as partes interessadas, em não prescrever 
medicamentos off-label, se não especificado nos resultados dos testes – o que pode incluir 
a decisão de não tratar um paciente, se nenhum medicamento estiver disponível –, pode 
reduzir custos. O NGS tem o potencial de evitar terapias desnecessárias e adequar as al-
terações genômicas a ensaios clínicos abertos, potencialmente aumentando a chance de 
sucesso do tratamento dos pacientes11,27,61.
Diretrizes OncOlógicas12
No que concerne ao preço do NGS, esse ainda permanece uma barreira importan-
te para acesso a mercados de países em desenvolvimento62. Mas vários pontos devem ser 
considerados: a redução dramática no custo e no tempo de sequenciamento permite que 
as atuais plataformas de NGS produzam um volume sem precedentes de dados de sequen-
ciamento28; a evolução da precisão em análises de base individuais levará, finalmente, à re-
dução de altos níveis de redundância atualmente observados para uma atribuição de base 
confiável e, portanto, provavelmente reduzirá os custos finais de sequenciamento e o fato 
de que novos sequenciadores aliviam a necessidade de clonagem in vivo por amplificação 
clonal de moléculas individuais separadas espacialmente, utilizando PCR de emulsão de 
amplificação em ponte sobre superfície sólida e uso de modelos de molécula única, per-
mitindo a detecção de heterogeneidade em uma amostra de DNA, que é uma vantagem 
significativa sobre o sequenciamento de Sanger63. Assim, pode-se afirmar que o perfil ge-
nômico abrangente permite que uma única análise avalie o conjunto completo de altera-
ções genômicas do paciente, implicadas no desenvolvimento da doença. Recentemente, 
o marco de um genoma de US$ 1.000 foi alcançado64. Como resultado, abordagens de 
sequenciamento de próxima geração estão prontas para se tornarem, muito em breve, a 
tecnologia genômica dominante de sequenciamento63.
Finalmente, com referência à confidencialidade, os especialistas brasileiros devem 
discutir o que fazer sempre que enfrentarem descobertas acidentais relevantes. Nos EUA, 
o Colégio Americano de Genética Médica publicou recentemente as suas recomenda-
ções65. Embora não seja vinculante e tenha sido muito criticado66, esse tipo de recomen-
dação é uma tentativa de resolução desse problema e pode ser uma fonte de informações 
para os médicos brasileiros, para ajudá-los a fornecer serviços médicos qualificados. Um 
documento similar, no Brasil, também estimularia discussões e debates sobre questões 
práticas e éticas. O risco de dano ao participante envolvido no recebimento de resultados 
potencialmente angustiantes, fonte de grande preocupação e fato largamente discutido em 
outros países67, deve ser considerado em nossa realidade, em que, como dito acima, ape-
nas 20% a 25% da população possuem plano de saúde27,33 e o país gasta apenas 8% do seu 
produto interno bruto (PIB) em saúde, sendo mais da metade desse montante direcionado 
a esse ¼ da população que tem acesso aos seguros privados68.
Em conclusão, a adoção do NGS trará um benefício muito grande para a pesquisa clí-
nica e, a seguir, para a prática clínica. Isso melhorará nossa compreensão das consequên-
cias práticas das mutações do DNA, melhorando nossa capacidade de prever o resultado 
de doenças para pacientes individuais, o que trará a medicina personalizada para mais 
perto de nossa realidade64. Mas essas tecnologias precisarão produzir melhores evidências 
clínicas para o mercado e melhor suporte para o valor geral de seus produtos. Como já foi 
demonstrado para outros mercados, como o dos Estados Unidos da América69.
APLICABILIDADE PRáTICA NO CONTExTO DO SISTEMA DE SAúDE 
SUPLEMENTAR BRASILEIRO
Adenocarcinoma de pulmão
A neoplasia pulmonar é a mais frequente no mundo, com estimativas apontando 
para a ocorrência de 2,1 milhões de casos ao ano, o que representa mais de 10% de to-
dos cânceres diagnosticados ao redor do globo. Trata-se, também, de uma das neopla-
13
sias que apresentam maior mortalidade. Para o ano de 2018, era esperado 1,8 milhão 
de óbitos causados por essa patologia70. No Brasil, esperava-se, para o ano de 2018, 
18.740 novos casos de câncer de pulmão entre os homens e 12.530 novos casos entre 
as mulheres71.
O câncer de pulmão é classificado em dois tipos histológicos principais: câncer de 
pulmão de não pequenas células (CPNPC), forma dominante da patologia, correspon-
dendo a 85% dos casos; e câncer de pulmão de pequenas células (CPPC). Os CPNPCs 
se subdividem em adenocarcinomas, que correspondem a 40% dos casos, ocorrendo em 
fumantes e não fumantes, sendo o subtipo mais frequente neste último grupo; carcinoma 
de células escamosas, que correspondem a 30% dos casos, normalmente encontrado na 
região central do pulmão, e fortemente relacionado ao hábito de fumar; e carcinomas de 
células grandes, que representam 10% a 15% dos casos, e de tratamento mais complicado 
devido à sua característica de rápido crescimento e disseminação72.
No caso dos adenocarcinomas, que é o tipo mais comum entre os cânceres de pul-
mão, com cerca de 1 milhão de diagnósticos anuais no mundo (130.000 casos nos EUA)73, 
atualmente, as abordagens diagnósticas mais comumente utilizadas são limitadas por vá-
rias debilidades fundamentais. Testes convencionais resultam em alta proporção de fal-
sos-negativos74. Por exemplo, 70% dos pacientes com questionáveis rearranjos de ALK 
perdidos por FISH responderam ao crizotinibe75,enquanto 65% dos tumores considera-
dos “driver negativos” por métodos de teste não NGS foram subsequentemente encon-
trados com alterações clinicamente relevantes e potencialmente acionáveis76. Frampton 
e cols. mostraram que 58% dos pacientes com resultados negativos para EGFR/KRAS/
ALK apresentam alterações clinicamente relevantes, sugerindo potencial benefício da 
terapia direcionada para o câncer de pulmão, caso se houvesse confirmando o diagnós-
tico77. Essas são evidências de que, muito provavelmente, muitas oportunidades estão 
sendo perdidas.
Outro aspecto relevante é que, normalmente, é necessário solicitar vários testes 
diferentes, cada um exigindo uma preciosa parte do tecido de biópsia, para determi-
nar as mutações do hotspot para um determinado tipo de tumor. Isso pode resultar no 
racionamento de tecido de biópsia e falha na solicitação de todos os testes necessários 
ou, quando viável, exigir procedimentos de biópsia adicionais e dispendiosos. Além 
disso, podem ocorrer atrasos no tempo de resposta e processamento de múltiplos re-
latórios, em diferentes formatos de laboratórios, atrasando as decisões médicas sobre 
tratamentos tempo-sensíveis78,79. Kris e cols. demostraram, recentemente, que a análi-
se múltipla pode permitir uma estratificação adequada dos tratamentos, com ganhos 
significativos para os pacientes, melhorando a sobrevida global de 2,4 para 3,5 anos 
quando um alvo acionável foi encontrado, o que ocorreu em 72,1% dos casos (um 
terço dos pacientes não pôde ser submetido a análise por falta de tecido, o que pode 
significar que uma oportunidade foi perdida anteriormente)73. Uma solução com teste 
único, validado e abrangente, apoiado por evidência, revisado por pares, forneceria, 
então, melhor abordagem clínica, uma vez que proporcionaria maior precisão e repro-
dutibilidade dos resultados80.
Em contraste com os adenocarcinomas, que têm sido o foco de vários estudos que 
visam identificar alterações genômicas recorrentes, com potenciais alvos de terapias dire-
cionadas, a caracterização laboratorial dos carcinomas de células escamosas ainda está em 
Diretrizes OncOlógicas14
estágio muito inicial. A maioria das alterações moleculares descritas nos adenocarcino-
mas, incluindo as mutações no EGFR e AML4-ALK, não foi identificada nesses tumores. 
E ensaios clínicos, com agentes farmacológicos direcionados a essas mutações, tiveram 
resultados decepcionantes81.
TUMORES RAROS
A frequência com que o NGS levará à prática de mudanças no atendimento de pa-
cientes com tumores raros não está clara. Hirshfield e cols. conduziram, então, estu-
do com 100 pacientes consecutivos, diagnosticados com câncer histológico raro ou de 
prognóstico ruim, para avaliar a eficácia de um ensaio abrangente de perfil genômico 
(FoundationOne), na definição da terapêutica a ser implementada. Os principais obje-
tivos eram avaliar a utilidade, viabilidade e limitações do NGS para definição da terapia 
guiada genomicamente ou outra para qualquer outra finalidade clínica. Dos tumores dos 
92 pacientes com tecido suficiente, 88 (96%) apresentaram pelo menos uma alteração ge-
nômica. As vias comumente alteradas incluíram o p53 (46%), RAS/RAF/MAPK (45%), 
receptor de tirosina quinases (44%), PI3K/AKT/mTOR (35%), fatores de transcrição/
reguladores (31%) e reguladores do ciclo celular (30%). Muitas alterações de baixa fre-
quência, mas potencialmente acionáveis, também foram identificadas. O uso do perfil 
gnômico abrangente levou à ação clínica efetiva em 35% dos pacientes que apresenta-
vam tumores com alterações genômicas, incluindo terapia genômica guiada, modifica-
ção diagnóstica e decisão de implementação de teste genético germinativo. Assim sendo, 
os pesquisadores puderam concluir que o uso do NGS levou à ação clínica implemen-
tável em mais de um terço dos pacientes com cânceres raros e de prognóstico ruim. As 
principais barreiras para a efetiva utilização dos resultados dos testes foram a situação 
clínica do pacientes (sugere-se priorizar aqueles que têm performance status adequado 
para receber terapias subsequentes, evitando os pacientes que estariam melhor atendidos 
com a aplicação de cuidados paliativos exclusivos) e o acesso efetivo aos medicamentos. 
O que indica que esses resultados de elevada utilidade do perfil genômico abrangente 
podem vir a aumentar em um futuro próximo, quando mais drogas ou estudos clínicos 
estiverem disponíveis82.
CONSIDERAÇõES fINAIS
Diante do exposto acima, os autores deste texto concluem que o NGS tem importante 
aplicabilidade clínica e pode ser uma oportunidade interessante de melhora na alocação 
de recursos em saúde. Por meio da adequada utilização do perfil genômico abrangente, 
entende-se que, diante de um paciente com adenocarcinoma de pulmão metastático ou 
de um paciente com um tumor raro/refratário, também metastático, podem-se selecio-
nar terapias com maior probabilidade de resposta, evitando-se tratamentos inefetivos e 
potencialmente tóxicos, com complicações desnecessárias. Observa-se, no entanto, que 
um registro perene dos dados, visando a correções futuras de rumo, é uma condição fun-
damental a ser respeitada, além dos cuidados e definições consensuais a respeito de ações 
diante de achados incidentais. Respeitadas essas condições, é muito provável que a incor-
poração do perfil genômico abrangente seja um ganho importante para a oncologia pra-
ticada no Brasil.
15
REfERêNCIAS BIBLIOGRáfICAS
1. Santos M, Pignon J-P, Blanchard P, Lefeuvre D, Levy A, Touat M, et al. Systematic review and meta-
analysis of phase I/II targeted therapy combined with radiotherapy in patients with glioblastoma 
multiforme: quality of report, toxicity, and survival. J Neurooncol. 2015;123(2):307-14.
2. Schwaederle M, Zhao M, Lee JJ, Lazar V, Leyland-Jones B, Schilsky RL, et al. Association of 
Biomarker-Based Treatment Strategies With Response Rates and Progression-Free Survival in 
Refractory Malignant Neoplasms: A Meta-analysis. JAMA Oncology. 2016;2(11):1452-9.
3. Schwaederle M, Zhao M, Lee JJ, Eggermont AM, Schilsky RL, Mendelsohn J, et al. Impact of 
Precision Medicine in Diverse Cancers: A Meta-Analysis of Phase II Clinical Trials. J Clin Oncol. 
2015;33(32):3817-25.
4. O'Rawe JA, Ferson S, Lyon GJ. Accounting for uncertainty in DNA sequencing data. Trends 
Genet. 2015;31(2):61-6.
5. Suh JH, Johnson A, Albacker L, Wang K, Chmielecki J, Frampton G, et al. Comprehensive 
Genomic Profiling Facilitates Implementation of the National Comprehensive Cancer Network 
Guidelines for Lung Cancer Biomarker Testing and Identifies Patients Who May Benefit From 
Enrollment in Mechanism-Driven Clinical Trials. Oncologist. 2016;21(6):684-91.
6. Rehm HL, Hynes E, Funke BH. The Changing Landscape of Molecular Diagnostic Testing: 
Implications for Academic Medical Centers. J Pers Med. 2016;6(1):8.
7. Hastings R, de Wert G, Fowler B, Krawczak M, Vermeulen E, Bakker E, et al. The changing 
landscape of genetic testing and its impact on clinical and laboratory services and research in 
Europe. Eur J Hum Genet. 2012;20(9):911-6.
8. MacConaill LE. Existing and emerging technologies for tumor genomic profiling. J Clin Oncol. 
2013;31(15):1815-24.
9. Neveling K, Feenstra I, Gilissen C, Hoefsloot LH, Kamsteeg EJ, Mensenkamp AR, et al. A post-hoc 
comparison of the utility of sanger sequencing and exome sequencing for the diagnosis of 
heterogeneous diseases. Hum Mutat. 2013;34(12):1721-6.
10. Alexandrov LB, Nik-Zainal S, Wedge DC, Aparicio SA, Behjati S, Biankin AV, et al. Signatures of 
mutational processes in human cancer. Nature. 2013;500(7463):415-21.
11. Gagan J, Van Allen EM. Next-generation sequencing to guide cancer therapy. Genome Med. 
2015;7(1):80.
12. Pennell NA, Mutebi A, Zhou Z-Y, Ricculli ML, Tang W, Wang H, et al. Economic Impact of 
Next-Generation Sequencing Versus Single-Gene Testing to Detect Genomic Alterations in 
Metastatic Non–Small-Cell Lung Cancer Using a Decision Analytic Model. J Clin Res Oncol. 
2019(3):1-9.
13. Yu TM,Morrison C, Gold EJ, Tradonsky A, Layton AJ. Multiple Biomarker Testing Tissue 
Consumption and Completion Rates With Single-gene Tests and Investigational Use of 
Oncomine Dx Target Test for Advanced Non-Small-cell Lung Cancer: A Single-center Analysis. 
Clin Lung Cancer. 2019;20(1):20-9.e8.
14. Rabbani B, Nakaoka H, Akhondzadeh S, Tekin M, Mahdieh N. Next generation sequencing: 
implications in personalized medicine and pharmacogenomics. Mol Biosyst. 2016;12(6):1818-30.
15. Lee AM, Shi Q, Pavey E, Alberts SR, Sargent DJ, Sinicrope FA, et al. DPYD variants as predictors 
of 5-fluorouracil toxicity in adjuvant colon cancer treatment (NCCTG N0147). J Natl Cancer Inst. 
2014;106(12). pii: dju298.
16. Kamps R, Brandao RD, Bosch BJ, Paulussen AD, Xanthoulea S, Blok MJ, et al. Next-Generation 
Sequencing in Oncology: Genetic Diagnosis, Risk Prediction and Cancer Classification. nt J Mol 
Sci. 2017;18(2):308.
Diretrizes OncOlógicas16
17. Dietrich S, Pircher A, Endris V, Peyrade F, Wendtner C-M, Follows GA, et al. BRAF inhibition in 
hairy cell leukemia with low-dose vemurafenib. Blood. 2016;127(23):2847-55.
18. Janne PA, Yang JC, Kim DW, Planchard D, Ohe Y, Ramalingam SS, et al. AZD9291 in EGFR 
inhibitor-resistant non-small-cell lung cancer. N Engl J Med. 2015;372(18):1689-99.
19. Cummings CA, Peters E, Lacroix L, Andre F, Lackner MR. The Role of Next-Generation Sequencing 
in Enabling Personalized Oncology Therapy. Clin Transl Sci. 2016;9(6):283-92.
20. Rizvi H, Sanchez-Vega F, La K, Chatila W, Jonsson P, Halpenny D, et al. Molecular Determinants 
of Response to Anti-Programmed Cell Death (PD)-1 and Anti-Programmed Death-Ligand 1 
(PD-L1) Blockade in Patients With Non-Small-Cell Lung Cancer Profiled With Targeted Next-
Generation Sequencing. J Clin Oncol. 2018;36(7):633-41.
21. Goodman AM, Kato S, Bazhenova L, Patel SP, Frampton GM, Miller V, et al. Tumor Mutational 
Burden as an Independent Predictor of Response to Immunotherapy in Diverse Cancers. Mol 
Cancer Ther. 2017;16(11):2598-608.
22. Rosenberg JE, Hoffman-Censits J, Powles T, van der Heijden MS, Balar AV, Necchi A, et al. 
Atezolizumab in patients with locally advanced and metastatic urothelial carcinoma who 
have progressed following treatment with platinum-based chemotherapy: a single-arm, 
multicentre, phase 2 trial. Lancet. 2016;387(10031):1909-20.
23. Schumacher TN, Schreiber RD. Neoantigens in cancer immunotherapy. Science. 
2015;348(6230):69-74.
24. Rizvi NA, Hellmann MD, Snyder A, Kvistborg P, Makarov V, Havel JJ, et al. Cancer immunology. 
Mutational landscape determines sensitivity to PD-1 blockade in non-small cell lung cancer. 
Science. 2015;348(6230):124-8.
25. Nowak JA, Yurgelun MB, Bruce JL, Rojas-Rudilla V, Hall DL, Shivdasani P, et al. Detection of 
Mismatch Repair Deficiency and Microsatellite Instability in Colorectal Adenocarcinoma by 
Targeted Next-Generation Sequencing. J Mol Diagn. 2017;19(1):84-91.
26. Chang L, Chang M, Chang HM, Chang F. Microsatellite Instability: A Predictive Biomarker for 
Cancer Immunotherapy. Appl Immunohistochem Mol Morphol. 2018;26(2):e15-e21.
27. Santos M, Coudry RA, Ferreira CG, Stefani S, Cunha IW, Zalis MG, et al. Increasing access to next-
generation sequencing in oncology for Brazil. Lancet Oncol. 2019;20(1):20-3.
28. Xuan J, Yu Y, Qing T, Guo L, Shi L. Next-generation sequencing in the clinic: promises and 
challenges. Cancer Lett. 2013;340(2):284-95.
29. Reuter JA, Spacek DV, Snyder MP. High-throughput sequencing technologies. Mol Cell. 
2015;58(4):586-97.
30. Hui P. Next generation sequencing: chemistry, technology and applications. Top Curr Chem. 
2014;336:1-18.
31. Schilsky RL. Implementing personalized cancer care. Nat Rev Clin Oncol. 2014;11(7):432-8.
32. Frueh FW. Regulation, reimbursement, and the long road of implementation of personalized 
medicine--a perspective from the United States. Value Health. 2013;16(6 Suppl):S27-31.
33. Ferreira CG, Achatz MI, Ashton-Prolla P, Begnami MD, Marchini FK, Stefani SD. Brazilian health-
care policy for targeted oncology therapies and companion diagnostic testing. Lancet Oncol. 
2016;17(8):e363-e70.
34. Feero WG, Wicklund CA, Veenstra D. Precision Medicine, Genome Sequencing, and Improved 
Population Health. JAMA. 2018;319(19):1979-80.
35. Le Tourneau C, Delord J-P, Gonçalves A, Gavoille C, Dubot C, Isambert N, et al. Molecularly 
targeted therapy based on tumour molecular profiling versus conventional therapy for 
advanced cancer (SHIVA): a multicentre, open-label, proof-of-concept, randomised, controlled 
phase 2 trial. Lancet Oncol. 2015;16(13):1324-34.
17
36. Schram AM, Hyman DM. Quantifying the Benefits of Genome-Driven Oncology. Cancer Discov. 
2017;7(6):552-4.
37. Moscow JA, Fojo T, Schilsky RL. The evidence framework for precision cancer medicine. Nat Rev 
Clin Oncol. 2018;15(3):183-92.
38. Schuhmacher A, Gassmann O, Hinder M. Changing R&D models in research-based 
pharmaceutical companies. J Transl Med. 2016;14(1):105.
39. Towse A, Garrison LP, Jr. Economic incentives for evidence generation: promoting an efficient 
path to personalized medicine. Value Health. 2013;16(6 Suppl):S39-43.
40. Wolf SM. Return of individual research results and incidental findings: facing the challenges of 
translational science. Annu Rev Genomics Hum Genet. 2013;14:557-77.
41. Beskow LM, Smolek SJ. Prospective biorepository participants' perspectives on access to 
research results. J Empir Res Hum Res Ethics. 2009;4(3):99-111.
42. Bollinger JM, Scott J, Dvoskin R, Kaufman D. Public preferences regarding the return of 
individual genetic research results: findings from a qualitative focus group study. Genet Med. 
2012;14(4):451-7.
43. Facio FM, Eidem H, Fisher T, Brooks S, Linn A, Kaphingst KA, et al. Intentions to receive individual 
results from whole-genome sequencing among participants in the ClinSeq study. Eur J Hum 
Genet. 2013;21(3):261-5.
44. Fernandez CV, Santor D, Weijer C, Strahlendorf C, Moghrabi A, Pentz R, et al. The return of 
research results to participants: pilot questionnaire of adolescents and parents of children with 
cancer. Pediatr Blood Cancer. 2007;48(4):441-6.
45. Murphy J, Scott J, Kaufman D, Geller G, LeRoy L, Hudson K. Public expectations for return of 
results from large-cohort genetic research. Am J Bioeth. 2008;8(11):36-43.
46. Holtzman NA. ACMG recommendations on incidental findings are flawed scientifically and 
ethically. Genet Med. 2013;15(9):750-1.
47. Massard C, Michiels S, Ferte C, Le Deley MC, Lacroix L, Hollebecque A, et al. High-Throughput 
Genomics and Clinical Outcome in Hard-to-Treat Advanced Cancers: Results of the MOSCATO 
01 Trial. Cancer Discov. 2017;7(6):586-95.
48. Redig AJ, Janne PA. Basket trials and the evolution of clinical trial design in an era of genomic 
medicine. J Clin Oncol. 2015;33(9):975-7.
49. Mendelsohn J, Ringborg U, Schilsky R. Innovative clinical trials for development of personalized 
cancer medicine. Mol Oncol. 2015;9(5):933-4.
50. Freedman B. Equipoise and the ethics of clinical research. N Engl J Med. 1987;317(3):141-5.
51. Garraway LA. Genomics-driven oncology: framework for an emerging paradigm. J Clin Oncol. 
2013;31(15):1806-14.
52. Lopez-Chavez A, Thomas A, Rajan A, Raffeld M, Morrow B, Kelly R, et al. Molecular profiling 
and targeted therapy for advanced thoracic malignancies: a biomarker-derived, multiarm, 
multihistology phase II basket trial. J Clin Oncol. 2015;33(9):1000-7.
53. Korn EL, Freidlin B. Outcome – adaptive randomization: is it useful? J Clin Oncol. 2011;29(6):771-6.
54. Berry DA. Adaptive clinical trials in oncology. Nat Rev Clin Oncol. 2011;9(4):199-207.
55. Berry DA. Adaptive clinical trials: the promise and the caution. J Clin Oncol. 2011;29(6):606-9.
56. Shaw AT, Kim D-W, Mehra R, Tan DSW, Felip E, Chow LQM, et al. Ceritinib in ALK-Rearranged 
Non–Small-Cell Lung Cancer. N Engl J Med. 2014;370(13):1189-97.
57. Seto T, Kiura K, Nishio M, Nakagawa K, Maemondo M, Inoue A, et al. CH5424802 (RO5424802) 
for patientswith ALK-rearranged advanced non-small-cell lung cancer (AF-001JP study): a 
single-arm, open-label, phase 1–2 study. Lancet Oncol. 2013;14(7):590-8.
Diretrizes OncOlógicas18
58. U.S. Food and Drug Administration. FDA approves first cancer treatment for any solid tumor 
with a specific genetic feature [Internet]. US Food and Drug Administration; 2017 [updated 
05/24/2017. News & Events]. Disponível em: https://www.fda.gov/newsevents/newsroom/
pressannouncements/ucm560167.htm.
59. Drilon A, Nagasubramanian R, Blake JF, Ku N, Tuch BB, Ebata K, et al. A Next-Generation TRK 
Kinase Inhibitor Overcomes Acquired Resistance to Prior TRK Kinase Inhibition in Patients with 
TRK Fusion-Positive Solid Tumors. Cancer Discov. 2017;7(9):963-72.
60. Revicki DA, Frank L. Pharmacoeconomic evaluation in the real world. Effectiveness versus 
efficacy studies. Pharmacoeconomics. 1999;15(5):423-34.
61. Yadav M, Jhunjhunwala S, Phung QT, Lupardus P, Tanguay J, Bumbaca S, et al. Predicting 
immunogenic tumour mutations by combining mass spectrometry and exome sequencing. 
Nature. 2014;515(7528):572-6.
62. Goodwin S, McPherson JD, McCombie WR. Coming of age: ten years of next-generation 
sequencing technologies. Nat Rev Genet. 2016;17(6):333-51.
63. Morozova O, Marra MA. Applications of next-generation sequencing technologies in functional 
genomics. Genomics. 2008;92(5):255-64.
64. van Dijk EL, Auger H, Jaszczyszyn Y, Thermes C. Ten years of next-generation sequencing 
technology. Trends Genet. 2014;30(9):418-26.
65. Kalia SS, Adelman K, Bale SJ, Chung WK, Eng C, Evans JP, et al. Recommendations for reporting 
of secondary findings in clinical exome and genome sequencing, 2016 update (ACMG SF v2.0): 
a policy statement of the American College of Medical Genetics and Genomics. Genet Med. 
2017 Feb;19(2):249-55.
66. Parsons DW, Roy A, Plon SE, Roychowdhury S, Chinnaiyan AM. Clinical tumor sequencing: 
an incidental casualty of the American College of Medical Genetics and Genomics 
recommendations for reporting of incidental findings. J Clin Oncol. 2014;32(21):2203-5.
67. Fernandez C. Public expectations for return of results--time to stop being paternalistic? Am J 
Bioeth. 2008;8(11):46-8.
68. Atun R, de Andrade LO, Almeida G, Cotlear D, Dmytraczenko T, Frenz P, et al. Health-system 
reform and universal health coverage in Latin America. Lancet. 2015;385(9974):1230-47.
69. Meckley LM, Neumann PJ. Personalized medicine: factors influencing reimbursement. Health 
Policy. 2010;94(2):91-100.
70. Bray F, Ferlay J, Soerjomataram I, Siegel RL, Torre LA, Jemal A. Global cancer statistics 2018: 
GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. 
CA Cancer J Clin. 2018;68(6):394-424.
71. Instituto Nacional de Câncer (INCA). Estimativas INCA – Incidência de câncer no Brasil [Internet]. 
2018. Disponível em: http://www1.inca.gov.br/estimativa/2018/.
72. Zheng M. Classification and Pathology of Lung Cancer. Surg Oncol Clin N Am. 2016;25(3):447-68.
73. Kris MG, Johnson BE, Berry LD, Kwiatkowski DJ, Iafrate AJ, Wistuba, II, et al. Using 
multiplexed assays of oncogenic drivers in lung cancers to select targeted drugs. JAMA. 
2014;311(19):1998-2006.
74. Schrock AB, Frampton GM, Suh J, Chalmers ZR, Rosenzweig M, Erlich RL, et al. Characterization 
of 298 Patients with Lung Cancer Harboring MET Exon 14 Skipping Alterations. J Thorac Oncol. 
2016;11(9):1493-502.
75. Ali SM, Hensing T, Schrock AB, Allen J, Sanford E, Gowen K, et al. Comprehensive Genomic 
Profiling Identifies a Subset of Crizotinib-Responsive ALK-Rearranged Non-Small Cell Lung 
Cancer Not Detected by Fluorescence In Situ Hybridization. Oncologist. 2016;21(6):762-70.
19
76. Drilon A, Wang L, Arcila ME, Balasubramanian S, Greenbowe JR, Ross JS, et al. Broad, Hybrid 
Capture-Based Next-Generation Sequencing Identifies Actionable Genomic Alterations in 
Lung Adenocarcinomas Otherwise Negative for Such Alterations by Other Genomic Testing 
Approaches. Clin Cancer Res. 2015;21(16):3631-9.
77. Frampton GM, Fichtenholtz A, Otto GA, Wang K, Downing SR, He J, et al. Development 
and validation of a clinical cancer genomic profiling test based on massively parallel DNA 
sequencing. Nat Biotechnol. 2013;31(11):1023-31.
78. Esteva FJ, Sahin AA, Cristofanilli M, Coombes K, Lee SJ, Baker J, et al. Prognostic role of a 
multigene reverse transcriptase-PCR assay in patients with node-negative breast cancer not 
receiving adjuvant systemic therapy. Clin Cancer Res. 2005;11(9):3315-9.
79. Hansen AR, Bedard PL. Clinical application of high-throughput genomic technologies for 
treatment selection in breast cancer. Breast Cancer Res. 2013;15(5):R97.
80. Gray SW, Hicks-Courant K, Cronin A, Rollins BJ, Weeks JC. Physicians' attitudes about multiplex 
tumor genomic testing. J Clin Oncol. 2014;32(13):1317-23.
81. Liao RG, Watanabe H, Meyerson M, Hammerman PS. Targeted therapy for squamous cell lung 
cancer. Lung Cancer Manag. 2012;1(4):293-300.
82. Hirshfield KM, Tolkunov D, Zhong H, Ali SM, Stein MN, Murphy S, et al. Clinical Actionability of 
Comprehensive Genomic Profiling for Management of Rare or Refractory Cancers. Oncologist. 
2016;21(11):1315-25.