Immagine, un’ illustrazione delle differenze nei modelli TC prima e dopo l’inizio della terapia con inibitori del checkpoint. Inoltre, la densità dei linfociti infiltranti il tumore, nelle biopsie diagnostiche, è risultata più alta nei pazienti rispetto a quelli che non rispondevano. Credito: Case Western Reserve University.
Gli scienziati del laboratorio di imaging digitale della Case Western Reserve University, già pionieri nell’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per prevedere se la chemioterapia avrà successo, possono ora determinare quali pazienti affetti da cancro ai polmoni trarranno beneficio da costose immunoterapie.
E, ancora una volta, lo stanno facendo insegnando a un computer a trovare cambiamenti mai visti prima nei modelli delle scansioni TC eseguite quando il cancro del polmone viene diagnosticato per la prima volta, rispetto alle scansioni eseguite dopo i primi 2-3 cicli di trattamento immunoterapico. E, come nel lavoro precedente, quei cambiamenti sono stati scoperti sia all’interno che all’esterno del tumore, una firma della recente ricerca del laboratorio.
“Questa ricerca sembra davvero riflettere qualcosa sulla biologia stessa della malattia e su quale sia il fenotipo più aggressivo, informazioni che noi oncologi non abbiano attualmente”, ha detto Anant Madabhushi, il cui Centro per l’imaging computazionale e la diagnostica personalizzata (CCIPD) è diventato un leader globale nel rilevamento, nella diagnosi e nella caratterizzazione di vari tumori e altre malattie, mettendo in rete l’imaging medico, l’apprendimento automatico e l’IA.
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Attualmente, solo il 20% circa di tutti i malati di cancro trarrà effettivamente beneficio dall’immunoterapia, un trattamento diverso dalla chemioterapia in quanto utilizza farmaci per aiutare il sistema immunitario a combattere il cancro, mentre la chemioterapia utilizza farmaci per uccidere direttamente le cellule tumorali, secondo il National Cancer Istituire.
Madabhushi ha affermato che il recente lavoro svolto dal suo laboratorio avrebbe aiutato gli oncologi a sapere quali pazienti avrebbero effettivamente beneficiato della terapia e quali no.
“Anche se l’immunoterapia ha cambiato l’intero ecosistema del cancro, rimane anche estremamente costosa, circa $ 200.000 per paziente, all’anno”, ha detto Madabhushi.
Nuova ricerca pubblicata
La nuova ricerca, guidata dai coautori Mohammadhadi Khorrami e Prateek Prasanna, insieme a Madabhushi e altri 10 collaboratori di sei diverse istituzioni (vedi elenco sotto) è stata pubblicata questo mese sulla rivista Cancer Immunology Research.
Khorrami, che lavora presso il CCIPD, ha affermato che uno dei progressi più significativi nella ricerca è la capacità del programma per computer di annotare i cambiamenti nella struttura, nel volume e nella forma di una determinata lesione, non solo le sue dimensioni.
“Questo è importante perché quando un medico decide sulla base delle sole immagini TC se un paziente ha risposto alla terapia, spesso si basa sulla dimensione della lesione”, ha detto Khorrami. “Abbiamo scoperto che il cambiamento strutturale è un migliore indicatore del funzionamento della terapia.
“A volte, ad esempio, il nodulo può apparire più grande dopo la terapia a causa di un’altra ragione, ad esempio un vaso rotto all’interno del tumore – ma la terapia funziona davvero. Ora, abbiamo un modo di saperlo”.
“Questa è una dimostrazione del valore fondamentale del programma, secondo cui il nostro modello di apprendimento automatico potrebbe prevedere la risposta nei pazienti trattati con diversi inibitori del checkpoint immunitario”, ha affermato Prasanna, “Abbiamo a che fare con un principio biologico fondamentale”.
Prasanna ha spiegato che lo studio iniziale ha utilizzato scansioni TC da 50 pazienti per addestrare il computer e creare un algoritmo matematico per identificare i cambiamenti nella lesione. Il prossimo passo sarà testare il programma su tumori diversi e diversi agenti immunoterapici. Questa ricerca ha recentemente vinto un premio al merito della ASCO 2019 Conquer Cancer Foundation.
Inoltre, Madabhushi ha affermato che i ricercatori sono stati in grado di dimostrare che gli schemi delle scansioni TC che erano maggiormente associati a una risposta positiva al trattamento e alla sopravvivenza complessiva del paziente sono stati successivamente trovati strettamente associati alla disposizione delle cellule immunitarie sulle biopsie di quei pazienti.
Ciò suggerisce che quelle scansioni TC sembrano effettivamente catturare la risposta immunitaria provocata dai tumori contro l’invasione del cancro – e che i pazienti con la risposta immunitaria più forte stavano mostrando il cambiamento strutturale più significativo e, soprattutto, avrebbero risposto meglio all’immunoterapia.
Madabhushi ha istituito il CCIPD presso Case Western Reserve nel 2012. Il laboratorio ora comprende quasi 60 ricercatori.
Alcuni dei lavori più recenti del laboratorio, in collaborazione con la New York University e la Yale University, hanno utilizzato l’IA per prevedere quali pazienti affetti da carcinoma polmonare avrebbero potuto trarre beneficio dalla chemioterapia. Questo risultato è stato nominato dalla rivista Prevention come una delle 10 migliori scoperte mediche del 2018.
Fonte, Cancer Immunology Research
