Tumori metastatici-Immagine Credit Public Domain.
Il nuovo algoritmo esamina le immagini delle cellule metastatiche per identificare la posizione del tumore primario.
Alcuni tumori rimangono inosservati finché non si sono diffusi dalla fonte ad organi distanti. Ora gli scienziati hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (AI) che supera i patologi nell’identificare le origini delle cellule tumorali metastatiche che circolano nel corpo. Il modello proof-of-concept potrebbe aiutare i medici a migliorare la diagnosi e il trattamento del cancro in stadio avanzato e a prolungare la vita delle persone.
“Si tratta di una scoperta piuttosto significativa: il fatto che possa essere utilizzato come strumento di assistenza“, afferma Faisal Mahmood, che studia le applicazioni dell’intelligenza artificiale nell’assistenza sanitaria presso la Harvard Medical School di Boston, Massachusetts.
Origini sfuggenti
Per trattare i tumori metastatici, i medici devono sapere da dove provengono. Fino al 5% di tutti i tumori non possono essere identificati e la prognosi per le persone il cui cancro primario rimane sconosciuto è sfavorevole.
Un metodo utilizzato per diagnosticare i tumori metastatici difficili si basa sulle cellule tumorali presenti nel fluido estratto dal corpo. I medici esaminano le immagini delle cellule per capire a quale tipo di cellula tumorale assomigliano. Ad esempio, le cellule del cancro al seno che migrano verso i polmoni sembrano ancora cellule del cancro al seno.
“Ogni anno, delle 300.000 persone affette da cancro che vengono appena curate presso l Ospedale affiliato alla Tianjin Medical University (TMU) in Cina, circa 4.000 vengono diagnosticate utilizzando tali immagini, ma circa 300 persone rimangono non diagnosticate“, afferma Tian Fei, un chirurgo specializzato in tumori del colon-retto al TMU.
Tian, Li Xiangchun, un ricercatore di bioinformatica che studia l’apprendimento profondo al TMU e i loro colleghi, volevano sviluppare un algoritmo di apprendimento profondo per analizzare queste immagini e prevedere l’origine dei tumori.
I loro risultati sono stati pubblicati su Nature Medicine il 16 aprile.
Formazione sui 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 un cambiamento dell’83% nel predire con precisione la fonte del tumore. E c’era una probabilità del 99% che la fonte del tumore fosse inclusa nelle tre principali previsioni del modello.
“Avere un elenco dei primi tre è utile perché può aiutare i medici a ridurre il numero di test aggiuntivi, spesso intrusivi, necessari per identificare le origini di un tumore“, afferma Mahmood. Le previsioni erano limitate a 12 fonti comuni di cancro, inclusi polmoni, ovaie, seno e stomaco. “Alcune altre forme di cancro, comprese quelle che hanno origine nella prostata e nei reni, non possono essere identificate, perché in genere non si diffondono ai depositi di liquidi nell’addome e nei polmoni”, dice Li.
Testato su circa 500 immagini, il modello si è rivelato migliore di quello dei patologi umani nel prevedere l’origine di un tumore. Questo miglioramento è stato statisticamente significativo.
I ricercatori hanno anche valutato retrospettivamente un sottogruppo di 391 partecipanti allo studio circa quattro anni dopo aver ricevuto il trattamento per il cancro. Hanno scoperto che coloro che avevano ricevuto un trattamento per il tipo di cancro previsto dal modello avevano maggiori probabilità di sopravvivere e vivere più a lungo rispetto ai partecipanti per i quali la previsione non corrispondeva. “Questo è un argomento piuttosto convincente a favore dell’utilizzo del modello di intelligenza artificiale in un contesto clinico”, afferma Mahmood.
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Mahmood ha già utilizzato l’intelligenza artificiale per prevedere l’origine dei tumori da campioni di tessuto e altri team hanno utilizzato dati genomici. “La combinazione delle tre fonti di dati – cellule, tessuti e genomica – potrebbe migliorare ulteriormente i risultati per le persone con tumori metastatici di origini sconosciute, afferma.
Fonte:Nature
