Uno strumento di intelligenza artificiale ha superato le attuali tecniche cliniche nell’identificazione di cellule tumorali metastatiche allo stadio iniziale, in circolazione nell’organismo umano. E’ quanto emerge da uno studio internazionale, pubblicato su Nature Medicine. Alcuni tipi di cancro rimangono inosservati fino a quando non si diffondono dalla loro origine a organi distanti. Ora, gli scienziati hanno sviluppato il modello proof-of-concept, che potrebbe aiutare i medici a migliorare la diagnosi e il trattamento del cancro in fase avanzata e allungare l’aspettativa di vita delle persone. «Si tratta di un risultato piuttosto significativo: può essere usato come strumento di assistenza», ha detto Faisal Mahmood, che studia le applicazioni dell’IA nell’assistenza sanitaria presso la Harvard Medical School di Boston, Massachusetts. Per trattare i tumori metastatici, i medici devono conoscerne l’origine. Il principio di fino al 5% di tutti i tumori non può essere identificato e la prognosi per i soggetti il cui tumore primario rimane sconosciuto è bassa. Un metodo utilizzato per diagnosticare i tumori metastatici insidiosi si basa sulle cellule tumorali presenti nel liquido estratto dal corpo. I medici esaminano le immagini delle cellule per capire a quale tipo di cellula tumorale assomigliano. Per esempio, le cellule del cancro al seno che migrano verso i polmoni hanno ancora l’aspetto di cellule del cancro al seno. «Ogni anno, delle 300.000 persone affette da cancro che vengono trattate di recente presso l’ospedale affiliato all’Università Medica di Tianjin, o TMU, in Cina, circa 4.000 vengono diagnosticate utilizzando tali immagini, ma circa 300 persone rimangono senza diagnosi» ha detto Tian Fei, chirurgo del cancro colonrettale presso la TMU.
A tal proposito, Tian, Li Xiangchun, ricercatore di bioinformatica che studia il deep learning alla TMU, e i loro colleghi hanno deciso si sviluppare un algoritmo di deep learning per analizzare queste immagini e prevedere l’origine dei tumori. I ricercatori hanno addestrato il loro modello di intelligenza artificiale su circa 30.000 immagini di cellule trovate nel liquido addominale o polmonare di 21.000 persone di cui era nota l’origine del tumore. Hanno poi testato il loro modello su 27.000 immagini e hanno scoperto che c'era l’83% di possibilità di prevedere con precisione l’origine del tumore. Inoltre, c'era il 99% di possibilità che l’esordio del tumore fosse inclusa nelle prime tre previsioni del modello. Le previsioni sono state limitate a 12 fonti comuni di cancro, tra cui polmoni, ovaie, seno e stomaco. «Alcune altre forme di cancro, tra cui quelle che hanno origine nella prostata e nei reni, non hanno potuto essere identificate, perchè in genere non si diffondono ai depositi di fluido nell’addome e nei polmoni», ha spiegato Li. Testato su circa 500 immagini, il modello è risultato migliore degli umani nel prevedere l’origine di un tumore. Il miglioramento è stato statisticamente significativo. I ricercatori hanno anche valutato retrospettivamente un sottoinsieme di 391 partecipanti allo studio circa quattro anni dopo il trattamento del cancro e hanno scoperto che coloro che avevano ricevuto un trattamento per il tipo di cancro previsto dal modello avevano maggiori probabilità di sopravvivere, e vivevano più a lungo, rispetto ai partecipanti per i quali la previsione non corrispondeva. «Questo è un dato piuttosto convincente a sostegno dell’utilizzo del modello di intelligenza artificiale in ambito clinico», ha sottolineato Mahmood, che ha già utilizzato l’intelligenza artificiale per prevedere l’origine dei tumori da campioni di tessuto. La combinazione delle tre fonti di dati, quali cellule, tessuti e genomica, potrebbe migliorare ulteriormente i risultati per le persone con tumori metastatici di origine sconosciuta.
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