Immagine: CCO Public Domain
Nei prossimi anni i pazienti con glioma, un tumore al cervello, potrebbero non aver bisogno di sottoporsi ad interventi chirurgici per aiutare i medici a determinare il miglior trattamento per i loro tumori.
Un nuovo studio della UT Southwestern mostra che l’intelligenza artificiale può identificare una specifica mutazione genetica in un glioma, semplicemente esaminando le immagini 3D del cervello – con una precisione superiore al 97%. Tale tecnologia potrebbe potenzialmente eliminare la pratica comune di interventi chirurgici di pretrattamento in cui i campioni di glioma vengono prelevati e analizzati per scegliere una terapia appropriata.
Gli scienziati hanno testato altre tecniche di imaging negli ultimi anni, ma le ultime ricerche descrivono forse uno dei metodi più accurati e clinicamente praticabili nello sforzo diffuso per la valutazione del cancro al cervello. “Conoscere un particolare stato di mutazione nei gliomi è importante per determinare la prognosi e le strategie di trattamento. La capacità di determinare questo stato utilizzando solo immagini convenzionali e Intelligenza Artificiale AI è un grande balzo in avanti “, dice Joseph Maldjian, M.D., capo della neuroradiologia presso il O’Donnell Brain Institute della UT Southwestern
Enzimi mutati
Lo studio ha utilizzato una rete di apprendimento profondo e la risonanza magnetica standard (MRI) per rilevare lo stato di un gene chiamato isocitrato deidrogenasi (IDH), che produce un enzima che in forma mutata può innescare la crescita tumorale nel cervello. I medici che si preparano a trattare i gliomi dovranno spesso sottoporre i loro pazienti a interventi chirurgici per ottenere tessuto tumorale che viene quindi analizzato per determinare lo stato della mutazione IDH. La prognosi e la strategia di trattamento varieranno in base al fatto che un paziente abbia un glioma mutato con IDH.
Tuttavia, poiché ottenere un campione adeguato a volte può richiedere molto tempo e essere rischioso, in particolare se i tumori sono di difficile accesso, i ricercatori hanno studiato strategie non chirurgiche per identificare lo stato di mutazione IDH.
Lo studio, pubblicato questa su Neuro-Oncology, si differenzia dalla ricerca precedente in tre modi:
Il metodo è estremamente accurato. Le tecniche precedenti spesso non hanno raggiunto la precisione del 90 percento
Lo stato della mutazione è stato determinato analizzando solo una singola serie di immagini MR, rispetto a più tipi di immagini.
È stato richiesto un singolo algoritmo per valutare lo stato di mutazione IDH nei tumori. Altre tecniche hanno richiesto regioni di interesse disegnate a mano o ulteriori modelli di apprendimento profondo per identificare prima i confini del tumore, quindi rilevare potenziali mutazioni.
Vedi anche: Trovato un collegamento inatteso tra glioma e malattie neurodegenerative
