Introdução: No complexo e exigente cenário do transplante hepático (TH) por carcinoma hepatocelular (CHC), neoplasia letal e desafiadora, a estratificação de risco busca por refinamento contínuo. A escassez de órgãos e a intrínseca heterogeneidade fisiológica dos receptores impulsionam abordagens que transcendem o foco tumoral, integrando a reserva fisiológica e a vulnerabilidade sistêmica. Neste ponto de inflexão, biomarcadores de imagem oportunísticos, extraídos de tomografias computadorizadas (TCs) de rotina para estadiamento oncológico, e a Inteligência Artificial (IA) catalisam um novo paradigma translacional. Esta tese, em dois capítulos, consolida o valor prognóstico da sarcopenia e introduz inovadores indicadores de fragilidade sistêmica, visando otimizar a predição de sobrevida e os desfechos pós-TH por CHC.
Objetivos: Com o propósito de aprimorar a estratificação de risco e a predição de sobrevida em pacientes com CHC submetidos a TH, esta tese, por meio de uma abordagem integrativa de revisão sistemática e estudo com uma coorte de pacientes transplantados, buscou consolidar a evidência prognóstica da sarcopenia e identificar novos biomarcadores de imagem oportunísticos, potencializados pela IA, que reflitam fragilidade e reserva fisiológica sistêmica.
Método e Resultados: O Capítulo 1 dilucidou o impacto da sarcopenia (diagnosticada por TC via Índice de Músculo Psoas – PMI) na mortalidade pós-TH em doença hepática crônica. Uma metanálise (n=382) evidenciou risco de mortalidade 4,1 vezes maior em pacientes sarcopênicos (OR: 4,1386; p < 0,0001), com homogeneidade (I²=0,0 ). Esta robusta evidência sublinha a relevância da identificação pré-operatória, apesar da necessidade de padronização do PMI. O Capítulo 2 avaliou o impacto de biomarcadores oportunísticos, auxiliados por IA, na sobrevida pós-TH por CHC. Um estudo de coorte retrospectivo (n=195) empregou TC pré-operatória. Foram avaliados a análise semiautomática da sarcopenia (L3 PMI via CoreSlicer por IA, revisada manualmente), miosteatose, osteoporose (L1 < +103 HU) e infiltração adiposa tímica (escores 0-3; 0/1 indicando presença), um biomarcador emergente de imunossenescência e reserva fisiológica. As prevalências foram: sarcopenia 35,4 , miosteatose 51,3 , osteoporose 27,3 , infiltração tímica 17,9 . Análises multivariadas de Cox e Kaplan-Meier demonstraram que a ausência de miosteatose (HR=3,182; p=0,0001), de osteoporose (HR=2,133; p=0,0004) e da infiltração gordurosa tímica (HR=4,613; p=0,0001) constituem preditores independentes de sobrevida mais prolongada. A sarcopenia, embora não independente na multivariada, associou-se a sobrevida desfavorável (Log-Rank p=0,0002), acentuando sua pertinência.
Conclusão: Esta tese demonstra que a integração de biomarcadores de imagem oportunísticos, potencializada pela IA, inaugura um novo patamar na estratificação de risco pré-TH para CHC. A sarcopenia confirmou-se robusto preditor de mortalidade. Inovadoramente, a ausência de miosteatose, de osteoporose e da infiltração adiposa tímica são marcadores independentes de sobrevida prolongada. Essa abordagem estabelece um novo paradigma avaliativo, transcendendo critérios tumorais para incorporar a reserva fisiológica. Sugere-se a inclusão desses biomarcadores em relatórios radiológicos padronizados, transformando o fluxo de trabalho multidisciplinar, como uma contribuição a um cuidado mais preditivo, eficaz e com maior qualidade de vida e sobrevida aos pacientes transplantados.
