Medico e paziente mammografia con apparecchio (Depositphotos foto) - www.biomedicalcue.it
L’Intelligenza Artificiale permetterà di diagnosticare il tumore al seno ancora prima del suo sviluppo. La ricerca scientifica.
L’intelligenza artificiale (IA) continua a rivoluzionare la medicina moderna, e l’ultima innovazione arriva da un team di ricercatori del MIT e dell’ETH di Zurigo. Questo gruppo ha sviluppato un modello di IA in grado di identificare alcuni stadi del carcinoma duttale in situ (DCIS), una forma di tumore al seno preinvasivo. Questo passo in avanti potrebbe aiutare i medici a identificare i casi che rischiano di evolvere in cancro invasivo, migliorando le diagnosi e riducendo il rischio di sovratrattamento.
Il DCIS rappresenta circa il 25% di tutte le diagnosi di cancro al seno. È considerato un tumore non invasivo, ma può progredire in una forma altamente pericolosa. Poiché è difficile per i medici identificare quale caso di DCIS progredirà in un cancro invasivo, molti pazienti sono sottoposti a trattamenti aggressivi che potrebbero non essere necessari.
Tradizionalmente, per determinare lo stadio del DCIS si utilizzano tecniche complesse come la colorazione multiplex o il sequenziamento dell’RNA a singola cellula. Tuttavia, questi metodi sono costosi e difficili da eseguire su larga scala. Ciò rende difficile per i medici decidere con precisione quali pazienti necessitino di trattamenti più intensivi e quali possano essere monitorati più attentamente.
La soluzione proposta dal team del MIT e dell’ETH è un modello di intelligenza artificiale che sfrutta una tecnica di imaging economica e facilmente accessibile, chiamata colorazione della cromatina. Questo approccio consente ai medici di ottenere preziose informazioni sullo stadio della malattia senza dover ricorrere a test costosi. Il modello è stato addestrato su uno dei più grandi set di dati del suo genere, contenente 560 immagini di campioni di tessuto prelevati da 122 pazienti in tre diversi stadi del DCIS.
I ricercatori hanno scoperto che, oltre allo stato delle singole cellule, anche la loro organizzazione spaziale è cruciale per determinare lo stadio del tumore. Grazie a questa intuizione, il modello non solo analizza la proporzione di cellule in diversi stati, ma prende in considerazione anche come queste cellule siano disposte all’interno del campione di tessuto. Questo approccio ha aumentato significativamente l’accuratezza delle previsioni, mostrando un chiaro accordo con le valutazioni dei patologi.
Questo nuovo modello potrebbe avere implicazioni importanti per i medici e per i pazienti. Attualmente, poiché i medici non possono sempre prevedere con precisione quale DCIS evolverà in cancro invasivo, molti pazienti vengono trattati con un approccio altamente conservativo, che può includere chirurgia invasiva o radioterapia. Tuttavia, non tutti i casi di DCIS richiedono trattamenti così intensivi.
L’uso dell’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a ridurre questi trattamenti eccessivi. Il modello è progettato per semplificare la diagnosi dei casi meno complessi, lasciando più tempo ai medici per concentrarsi su quelli più difficili da interpretare. Nei casi più ambigui, il modello fornisce informazioni dettagliate che possono aiutare i patologi a prendere decisioni più consapevoli riguardo al trattamento.
Il modello di intelligenza artificiale proposto è anche notevolmente scalabile. La facilità con cui le immagini dei tessuti possono essere ottenute significa che potrebbe essere implementato su larga scala, migliorando la capacità dei medici di diagnosticare il DCIS in modo più accurato e tempestivo.
Caroline Uhler, professoressa del MIT e una delle autrici corrispondenti dello studio, ha sottolineato l’importanza di portare questo modello dalle fasi di ricerca alla clinica. “Abbiamo compiuto il primo passo per comprendere l’importanza dell’organizzazione spaziale delle cellule nella diagnosi del DCIS. Ora, abbiamo bisogno di uno studio prospettico e di lavorare con ospedali per portare questo strumento innovativo alla clinica” ha affermato Uhler.
Questo modello potrebbe essere solo l’inizio di un approccio completamente nuovo per la diagnosi del cancro al seno e di altre malattie. I ricercatori stanno già esplorando la possibilità di adattare la stessa metodologia per diagnosticare altre forme di tumore o anche patologie neurodegenerative. Lo sviluppo di modelli IA in grado di analizzare rapidamente ed efficacemente campioni di tessuto apre la strada a diagnosi più precise in tempi ridotti, con un impatto positivo non solo sulla qualità della vita dei pazienti, ma anche sulla sostenibilità dei sistemi sanitari.
L’intelligenza artificiale non sostituirà i medici, ma potrà affiancarli offrendo uno strumento potente per supportare il processo decisionale clinico. In questo modo, si potrà migliorare la personalizzazione delle terapie, riducendo trattamenti non necessari e minimizzando gli effetti collaterali per i pazienti.
