O Galleri vale o que custa? A economia por trás do exame de sangue que promete rastrear múltiplos cânceres

A chegada dos testes de detecção precoce de múltiplos cânceres, conhecidos como MCED — Multi-Cancer Early Detection — criou uma discussão que vai muito além da capacidade de encontrar DNA tumoral no sangue.

A questão agora também é econômica.

Se um teste como o Galleri for aplicado anualmente a milhões de pessoas assintomáticas, quanto custará ao sistema de saúde? A detecção mais precoce compensará parte desse investimento ao reduzir tratamentos de câncer avançado? Quantos anos de vida com qualidade serão efetivamente acrescentados? E, principalmente, quanto estamos dispostos a pagar por esse benefício?

Os estudos econômicos disponíveis produzem respostas diferentes.

Nos Estados Unidos, vários modelos sugerem que o Galleri poderia ser considerado custo-efetivo dentro dos limites tradicionalmente utilizados naquele país. No Canadá, uma análise chegou à conclusão oposta.

Essa divergência não significa necessariamente que um dos estudos esteja errado.

Ela mostra algo fundamental sobre economia da saúde:

o valor de um exame depende não apenas de sua tecnologia, mas também do preço, da população examinada, do sistema de saúde, dos exames que ele complementa e, sobretudo, do benefício clínico que realmente produz.

E justamente nesse último ponto permanece a maior incerteza.

Antes de falar em preço: o que significa um exame ser “custo-efetivo”?

Custo-efetividade não significa simplesmente que um exame seja barato.

Uma intervenção extremamente cara pode ser considerada custo-efetiva se produzir benefício clínico suficientemente grande.

Da mesma maneira, uma intervenção relativamente barata pode não ser custo-efetiva se acrescentar pouco ou nenhum benefício.

Uma das medidas mais utilizadas nesse tipo de análise é o QALY — Quality-Adjusted Life Year, ou ano de vida ajustado pela qualidade.

De forma simplificada, um QALY representa um ano adicional de vida em perfeita saúde.

Os estudos então calculam o chamado ICER — Incremental Cost-Effectiveness Ratio, ou razão de custo-efetividade incremental.

A lógica é:

quanto dinheiro adicional precisamos gastar para obter um QALY adicional com a nova estratégia?

Quanto menor o ICER, mais favorável tende a ser a relação entre custo e benefício.

Mas não existe um limite universal.

Nos Estados Unidos, análises frequentemente utilizam valores como US$ 100 mil por QALY como referência. Outros países podem adotar limites e metodologias diferentes.

É justamente por isso que o mesmo teste pode parecer economicamente atraente em um país e não em outro.

Quanto custaria rastrear a população americana com Galleri?

Uma análise publicada em 2024 no American Journal of Managed Care avaliou um cenário de rastreamento anual com Galleri associado aos cuidados habituais em adultos americanos entre 50 e 79 anos.¹

O modelo utilizou um preço de US$ 949 por teste.

O resultado foi um ICER estimado de:

US$ 66.048 por QALY ganho.

Considerando como referência um limite de US$ 100 mil/QALY, o resultado seria classificado como custo-efetivo.

Mas como o modelo chegou a essa conclusão?

A principal hipótese é que a utilização do MCED permitiria deslocar parte dos diagnósticos para estágios mais precoces.

Para cada 100 mil pessoas rastreadas, o modelo estimou aproximadamente 7.200 cânceres deslocados para estágios anteriores da doença.

Isso produziria, em média:

0,14 QALY adicional por pessoa rastreada.

Ao mesmo tempo, o diagnóstico em estágios menos avançados poderia reduzir a necessidade de tratamentos oncológicos extremamente complexos e caros.

O modelo estimou aproximadamente:

US$ 5.241 de economia em custos de tratamento por pessoa rastreada.

Essa economia compensaria parcialmente o custo do programa de rastreamento.

Mas esses números são projeções

Essa ressalva é essencial.

O estudo não acompanhou milhões de pessoas e demonstrou diretamente que cada paciente economizou US$ 5.241.

Esses resultados são produzidos por modelagem econômica.

O pesquisador alimenta o modelo com informações sobre incidência de câncer, sensibilidade e especificidade do exame, distribuição por estágio, custos de tratamento, mortalidade e qualidade de vida.

Depois são simulados diferentes cenários.

Isso é extremamente útil para planejamento de políticas de saúde.

Mas uma projeção não deve ser confundida com uma observação clínica comprovada.

E existe uma hipótese particularmente importante nesses modelos:

diagnosticar o câncer em estágio mais precoce precisa efetivamente produzir o ganho de sobrevida esperado.

Se esse benefício for menor do que o previsto, toda a equação econômica muda.

E se as premissas do modelo estiverem erradas?

Os pesquisadores realizam análises de sensibilidade justamente para responder a essa pergunta.

No estudo americano, mesmo variando diferentes parâmetros simultaneamente, o maior ICER encontrado na análise probabilística foi aproximadamente:

**US$ 91.092 por QALY.**¹

Ainda permaneceria abaixo do limite de US$ 100 mil utilizado como referência.

Isso fortalece a robustez interna do modelo.

Mas não elimina uma questão externa fundamental:

a realidade clínica precisa confirmar as premissas utilizadas pelo modelo.

Talvez o Galleri seja mais interessante em pessoas de maior risco

Uma estratégia intuitiva seria não rastrear toda a população, mas concentrar o exame em pessoas com maior probabilidade de desenvolver câncer.

Uma análise publicada em 2025 avaliou justamente essa possibilidade.²

Foram considerados diferentes grupos de maior risco, incluindo indivíduos com:

obesidade;

diabetes;

histórico de tabagismo;

consumo elevado de álcool;

síndromes hereditárias predisponentes ao câncer;

imunocomprometimento;

história familiar de câncer;

e sobreviventes de câncer.

O teste permaneceu custo-efetivo em todos os subgrupos analisados.

E o resultado econômico tornou-se particularmente favorável nos grupos com maior incidência de câncer, como portadores de determinadas síndromes hereditárias.²

A explicação é simples.

Quando aplicamos um teste em uma população na qual a doença é mais frequente, aumenta a probabilidade de encontrar casos verdadeiros.

Isso tende a melhorar sua eficiência econômica.

Mas surge um problema.

Se restringirmos excessivamente o rastreamento aos indivíduos de maior risco, podemos melhorar o custo-benefício individual e, ao mesmo tempo, deixar de alcançar grande parcela dos cânceres que ocorre na população sem fatores de risco extraordinários.

Portanto, existe uma tensão entre:

maximizar custo-efetividade

e

maximizar impacto populacional.

Quanto poderia custar o Galleri para continuar sendo custo-efetivo?

Essa é uma pergunta particularmente interessante.

Em vez de perguntar se o preço atual é aceitável, podemos inverter o raciocínio:

qual seria o preço máximo que o sistema poderia pagar pelo exame mantendo uma relação custo-benefício considerada aceitável?

Uma análise americana publicada na PharmacoEconomics estimou um preço baseado em valor de até aproximadamente US$ 1.196 por teste, considerando um limite de US$ 100 mil por QALY.³

No modelo, o rastreamento MCED acrescentaria aproximadamente:

0,14 ano de vida

e

0,13 QALY por pessoa rastreada.

Mas o mesmo estudo mostrou o outro lado da estratégia.

Para cada 100 mil indivíduos submetidos ao rastreamento, poderiam ocorrer aproximadamente:

8.719 resultados falso-positivos adicionais

e

**860 previsões incorretas sobre a provável origem do sinal de câncer.**³

Esse é um ponto frequentemente esquecido quando se discute apenas o preço do exame.

Um falso positivo também custa dinheiro

Quando um teste de rastreamento retorna positivo, a investigação não termina.

Ela começa.

O paciente pode precisar realizar:

tomografia;

ressonância magnética;

PET-CT;

endoscopia;

colonoscopia;

ultrassonografia;

biópsias;

consultas especializadas;

ou até procedimentos invasivos.

Mesmo quando nenhum câncer é encontrado, esses exames tiveram custos.

Também existem custos que são mais difíceis de colocar em uma planilha:

ansiedade;

afastamento do trabalho;

complicações de procedimentos;

exposição à radiação;

e impacto psicológico.

Por isso, em rastreamento populacional, especificidade é uma variável econômica tão importante quanto sensibilidade.

Um teste que detecta poucos cânceres perde parte de sua vantagem econômica

A análise de preço baseada em valor encontrou outro resultado interessante.

O benefício econômico não depende apenas de existir um teste MCED.

Depende também de quantos cânceres ele consegue pesquisar adequadamente.

Os pesquisadores realizaram análises adicionando progressivamente diferentes tipos de câncer ao painel.

Para aproximar-se do ganho total de QALYs observado no cenário principal, seria necessário incluir aproximadamente 15 ou mais tipos de câncer.³

Painéis muito restritos apresentavam relações de custo-efetividade substancialmente piores.

Isso ajuda a explicar por que a proposta dos MCED é tão diferente de simplesmente desenvolver mais um teste para um câncer específico.

Grande parte de seu potencial está justamente na capacidade de procurar simultaneamente doenças para as quais hoje não existe rastreamento populacional eficiente.

O Canadá chegou a uma conclusão diferente

Quando pesquisadores analisaram a tecnologia sob a perspectiva do sistema de saúde de Ontário, no Canadá, o resultado mudou.⁴

O estudo avaliou a adição do MCED aos programas existentes de rastreamento de câncer de mama e colorretal.

O ICER estimado foi:

CAD$ 143.369 por QALY.

O limite utilizado como referência era:

CAD$ 100 mil por QALY.

Nesse cenário, portanto, o MCED não seria considerado custo-efetivo.

Nas simulações probabilísticas, a estratégia foi considerada preferível em apenas cerca de 2% dos cenários.⁴

Quando os pesquisadores calcularam o preço máximo que permitiria ao exame atingir o limite de CAD$ 100 mil/QALY, chegaram a aproximadamente:

CAD$ 451 por teste.

Muito abaixo dos valores utilizados em algumas das análises americanas.

Como o mesmo exame pode valer US$ 1.196 em um modelo e apenas CAD$ 451 em outro?

Porque custo-efetividade não é uma propriedade intrínseca de um produto.

Ela é uma relação.

Depende de:

preço do teste;

incidência de câncer;

idade da população;

sistema de saúde;

custos dos tratamentos;

estratégias de rastreamento já existentes;

adesão da população;

frequência dos exames;

sensibilidade;

especificidade;

custos da investigação dos resultados positivos;

e benefício de sobrevida atribuído à antecipação diagnóstica.

Modificar algumas dessas variáveis pode transformar completamente o resultado.

O preço do Galleri é uma das variáveis mais importantes

Quando diferentes estudos realizam análises de sensibilidade, três fatores aparecem repetidamente entre os principais determinantes da custo-efetividade:

preço do teste;

especificidade;

**benefício de sobrevida atribuído ao diagnóstico em estágio mais precoce.**¹⁻⁵

Isso é particularmente importante porque o teste seria repetido.

Um exame de aproximadamente US$ 1.000 realizado uma única vez representa uma despesa.

Um exame semelhante realizado anualmente durante décadas representa outra ordem de investimento.

Imagine um programa envolvendo 10 milhões de pessoas.

A US$ 949 por exame, somente o custo bruto de uma rodada anual aproximar-se-ia de:

US$ 9,5 bilhões.

Por isso, pequenas reduções no preço unitário produzem impactos gigantescos quando multiplicadas por milhões de indivíduos.

Quanto o teste precisaria reduzir a mortalidade para valer a pena?

Uma análise relacionada ao NHS-Galleri abordou a questão por outro ângulo.⁵

Utilizando hipóteses envolvendo economia de tratamento e disposição para pagar por QALY, os autores demonstraram como a viabilidade econômica dependeria diretamente da magnitude da redução de mortes por câncer.

Em um cenário hipotético com teste a US$ 150, seria necessário prevenir aproximadamente uma morte por câncer para cada 2.000 exames, correspondendo a cerca de 6,25% das mortes por câncer consideradas naquela população.

Se a estratégia conseguisse evitar aproximadamente 17% dessas mortes, um preço de até cerca de US$ 400 por testepoderia ser compatível com aquelas premissas econômicas.⁵

A mensagem é mais importante que os valores exatos:

quanto maior a redução real da mortalidade, maior o preço que um sistema de saúde pode justificar economicamente.

E aqui encontramos novamente o principal problema.

Ainda não sabemos qual é essa redução.

O grande desafio depois do NHS-Galleri

Esse ponto tornou-se ainda mais relevante após os resultados do ensaio randomizado NHS-Galleri.

O estudo não atingiu seu desfecho primário de redução da incidência de cânceres diagnosticados nos estágios III e IV.

Isso não prova que nenhum benefício econômico seja possível.

Também não significa que os modelos anteriores devam ser simplesmente descartados.

Mas enfraquece uma premissa essencial:

a suposição de que detectar sinais tumorais e deslocar diagnósticos para estágios mais precoces necessariamente produzirá o benefício clínico projetado.

A verdadeira validação econômica precisará acompanhar a validação clínica.

Idealmente, precisamos conhecer:

quantas mortes são evitadas;

quantos anos de vida são efetivamente acrescentados;

quantos falsos positivos ocorrem;

quantas investigações adicionais são realizadas;

quantos cânceres clinicamente relevantes são antecipados;

quanto custa toda a cadeia diagnóstica;

e quanto realmente é economizado no tratamento oncológico.

Somente então teremos uma estimativa econômica muito mais próxima da realidade.

ASCO 2026 trouxe uma proposta diferente: talvez seja necessário redesenhar todo o rastreamento

Uma análise apresentada no congresso da ASCO em 2026 trouxe uma abordagem particularmente interessante.⁶

Em vez de simplesmente adicionar um teste MCED caro sobre todos os programas existentes, os pesquisadores perguntaram:

seria possível reorganizar o sistema atual de rastreamento e utilizar a economia gerada para financiar o MCED?

No modelo americano, substituir a colonoscopia primária pelo teste imunoquímico fecal — FIT — como estratégia inicial de rastreamento colorretal poderia produzir uma economia estimada em:

US$ 23,1 bilhões.

Parte desses recursos poderia então financiar um teste MCED de duas etapas, de menor custo, estimado em:

US$ 143 por pessoa.

O modelo estimou que essa reorganização permitiria ampliar o rastreamento MCED para toda a população considerada.

O resultado projetado foi expressivo.

O número de cânceres detectados aumentaria de aproximadamente:

197.773 com o padrão convencional

para:

391.022 com a estratégia combinada.

Isso representa aproximadamente 2,1 vezes mais cânceres detectados.

O valor preditivo positivo projetado foi de 42,9%, e o modelo ainda estimou um excedente orçamentário de aproximadamente US$ 12,3 bilhões.⁶

Por outro lado, simplesmente adicionar um MCED baseado em metilação de cfDNA de preço elevado produziria impacto orçamentário muito maior, chegando a aproximadamente US$ 114,9 bilhões no cenário modelado.⁶

Novamente, trata-se de modelagem, não de demonstração clínica.

Mas o estudo levanta uma questão extremamente relevante.

Talvez a pergunta esteja errada

Perguntar apenas:

“O Galleri é caro?”

pode ser uma simplificação excessiva.

A pergunta mais adequada talvez seja:

“Qual é a maneira economicamente mais eficiente de organizar todo o sistema de rastreamento de câncer?”

Essa mudança de perspectiva é importante.

O futuro pode não consistir simplesmente em adicionar novos exames sobre todos os antigos.

Pode envolver reorganização.

Métodos baratos e eficientes podem funcionar como primeira etapa.

Testes moleculares podem selecionar pacientes.

Algoritmos podem individualizar risco.

Exames de imagem podem ser direcionados.

E métodos invasivos podem ser reservados para situações nas quais realmente acrescentam informação.

Em vez de realizar o maior número possível de exames em todas as pessoas, podemos caminhar para uma prevenção estratificada pelo risco.

E no Brasil?

Essa talvez seja a pergunta mais interessante para nós.

Os estudos americanos não podem simplesmente ser convertidos de dólares para reais.

O Brasil possui custos assistenciais, prevalência de doenças, estrutura de rastreamento, disponibilidade de exames e capacidade de investigação diagnóstica completamente diferentes.

Além disso, existe enorme heterogeneidade entre o SUS e a saúde suplementar.

Um programa MCED não exigiria apenas comprar o exame.

Seria necessário garantir capacidade para investigar os resultados positivos.

Imagine milhares de pacientes recebendo sinais sugestivos de câncer de determinada origem sem disponibilidade rápida de tomografia, ressonância, endoscopia ou biópsia.

Nesse cenário, detectar mais sinais poderia simplesmente criar uma nova fila diagnóstica.

Portanto, uma análise brasileira precisaria incorporar não apenas o preço do teste, mas toda a infraestrutura subsequente.

Um teste de câncer não existe isoladamente

Essa talvez seja a principal conclusão econômica.

O verdadeiro produto não é apenas o tubo de sangue.

É toda a jornada:

coleta → análise molecular → resultado → localização provável → investigação → diagnóstico → tratamento → acompanhamento.

Se qualquer etapa dessa cadeia falhar, o valor do teste diminui.

Um MCED altamente sofisticado dentro de um sistema incapaz de investigar rapidamente um resultado positivo pode produzir muito menos benefício do que o previsto nos modelos.

Por outro lado, dentro de uma rede integrada, com investigação rápida e tratamento precoce disponível, seu valor potencial pode ser muito maior.

Então o Galleri é custo-efetivo?

A resposta mais cientificamente adequada hoje é:

depende.

Nos modelos americanos, frequentemente sim.

Em uma análise canadense, não.

Nos grupos de maior risco, a relação econômica tende a melhorar.

Quanto menor o preço do teste, mais favorável fica a equação.

Quanto maior sua especificidade, menores os custos relacionados a falsos positivos.

E quanto maior for a redução verdadeira de mortalidade obtida pelo diagnóstico antecipado, maior será seu valor.

Mas existe uma limitação comum a praticamente todas essas análises:

ainda estamos projetando parte fundamental do benefício.

Os modelos econômicos são sofisticados, mas continuam dependendo de hipóteses sobre aquilo que mais importa — o impacto final sobre a vida dos pacientes.

Conclusão

O Galleri e outros testes MCED inauguraram uma discussão que provavelmente acompanhará a oncologia preventiva durante muitos anos.

A tecnologia já mostrou que é possível procurar simultaneamente sinais associados a numerosos tipos de câncer utilizando uma única amostra de sangue.

Agora precisamos responder a perguntas mais difíceis.

Quanto devemos pagar por isso?

Quem deve realizar o exame?

Com qual frequência?

Quais rastreamentos tradicionais devem permanecer?

Quais poderiam ser reorganizados?

Quanto custa investigar os resultados positivos?

E, acima de tudo:

quantas mortes por câncer essa estratégia realmente consegue evitar?

Enquanto essa última resposta não estiver estabelecida por evidências clínicas robustas, números como US$ 66 mil por QALY, US$ 1.196 de preço baseado em valor ou CAD$ 451 devem ser interpretados pelo que realmente são:

projeções econômicas dependentes de premissas, e não preços universalmente comprovados como adequados.

O Galleri pode vir a ser custo-efetivo.

Outros MCED mais baratos podem eventualmente ser ainda mais interessantes.

E talvez o maior ganho econômico não venha simplesmente de acrescentar mais um exame, mas de redesenhar todo o rastreamento do câncer em torno de risco, eficiência e diagnóstico direcionado.

A tecnologia já chegou.

Agora falta demonstrar se o benefício clínico e econômico acompanha a promessa.

Referências

1. Kansal AR, Tafazzoli A, Shaul A, et al. Cost-Effectiveness of a Multicancer Early Detection Test in the US. Am J Manag Care. 2024;30(12):e352-e358. doi:10.37765/ajmc.2024.89643.
2. Raoof S, Kansal AR, Tafazzoli A, et al. Impact of Population Cancer Risk on the Cost-Effectiveness of Multicancer Early Detection Testing in the United States. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2025;34(11):2085-2094. doi:10.1158/1055-9965.EPI-25-0610.
3. Tafazzoli A, Ramsey SD, Shaul A, et al. The Potential Value-Based Price of a Multi-Cancer Early Detection Genomic Blood Test to Complement Current Single Cancer Screening in the USA. PharmacoEconomics. 2022;40(11):1107-1117. doi:10.1007/s40273-022-01181-3.
4. Lewis D, Wong WWL, Lipscomb J, Horton S. An Exploratory Analysis of the Cost-Effectiveness of a Multi-cancer Early Detection Blood Test Compared with Standard of Care Screening in Ontario, Canada. PharmacoEconomics. 2024;42(4):393-407. doi:10.1007/s40273-023-01345-9.
5. Sasieni P, Swanton C, Neal RD. The National Health Service–Galleri multicancer screening trial: explanation and justification of unique and important design issues. J Natl Cancer Inst. 2026;118(4):573-578. doi:10.1093/jnci/djaf218.
6. Geng S, Li S, Chang Y, et al. Integrating multi-cancer early detection into cancer screening programs in the United States: A cost-effectiveness modeling study. J Clin Oncol. 2026;44(Suppl 16):10523. doi:10.1200/JCO.2026.44.16_suppl.10523.