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Cancro ovarico: un’IA riesce a prevedere la sopravvivenza del paziente

Una ricerca suggerisce che l’intelligenza artificiale è quattro volte più efficace nel predire il rischio di morte di un malato di cancro ovarico rispetto alle scansioni TC già esistenti.

Uno studio ha trovato un modello di intelligenza artificiale che valuta la struttura di un tumore e predice meglio la prognosi di un paziente rispetto ai metodi attualmente utilizzati dai medici.

La tecnologia potrebbe anche aiutare i medici a scegliere il miglior corso di trattamento per un singolo paziente analizzando il modo in cui crescite simili hanno risposto alla chemioterapia o alla chirurgia in passato.

I ricercatori affermano che l’IA ha il “potenziale per trasformare il modo in cui l’assistenza sanitaria viene fornita e migliorare i risultati dei pazienti”.

 

La ricerca

La ricerca è stata effettuata dall’Imperial College di Londra e guidata dal professor Eric Aboagye, dalla facoltà di medicina, dipartimento di chirurgia e cancro.

“I tassi di sopravvivenza a lungo termine per i pazienti con carcinoma ovarico avanzato sono scarsi nonostante i progressi compiuti nei trattamenti contro il cancro”, ha affermato il professor Aboagye. C’è un bisogno urgente di trovare nuovi modi per curare la malattia.”

“La nostra tecnologia è in grado di fornire ai medici informazioni più dettagliate e accurate sul modo in cui i pazienti possono rispondere a trattamenti diversi, che potrebbero consentire loro di prendere decisioni terapeutiche migliori e più mirate.”

Il cancro ovarico colpisce circa 7.300 nuove donne ogni anno nel Regno Unito, mostrano le statistiche del cancro ovarico bersaglio.

E negli Stati Uniti, secondo l‘American Cancer Society, sono diagnosticate ogni anno a 22.530 donne la malattia.

Anche se il 90% delle persone che ne soffrono vive cinque anni o più se il tumore viene diagnosticato durante la sua fase iniziale, i vaghi sintomi- tra cui gonfiore, perdita di appetito e dolore addominale – li fanno spesso passare inosservati.

 

Come provare l’accuratezza dell’AI?

Per verificare se l’AI possa aiutare la gestione del cancro ovarico, i ricercatori inseriscono la TAC e i dati dei campioni di tessuto in un software matematico chiamato TEXLab.

Questa informazione è stata presa da 354 pazienti che hanno combattuto la malattia tra il 2004 e il 2015.

Il cancro dell’ovaio è attualmente diagnosticato attraverso un esame del sangue che cerca una sostanza chiamata CA125, seguita da una scansione TC che mostra i dettagli del tumore.

Questo aiuta i medici a sapere fino a che punto la malattia si è diffusa e determina il tipo di trattamento che i pazienti dovrebbero ricevere.

Tuttavia, la scansione non fornisce una visione dettagliata dei risultati probabili di un paziente o il trattamento più efficace.

 

La soluzione di TEXLab

TEXLab ha esaminato la struttura, la forma, le dimensioni e il DNA dei tumori, quattro caratteristiche che influenzano in modo significativo la sopravvivenza dei pazienti e forniscono un’indicazione sulla loro prognosi.

Ai pazienti è stato quindi assegnato un punteggio, noto come Radiomic Prognostic Vector (RPV), che indica la gravità della loro malattia.

I risultati – pubblicati sulla rivista Nature Communications – sono stati confrontati con analisi del sangue e punteggi prognostici usati dai medici.

Ecco come “ragiona” TEXLab

Non solo il software era quattro volte più accurato quando si trattava di valutare la sopravvivenza del paziente, ma il team ha scoperto che solo il cinque per cento dei pazienti con alti punteggi RPV aveva un tasso di sopravvivenza inferiore a due anni.

L’RPV elevato era anche associato a una scarsa risposta alla chemioterapia e alla chirurgia.

Questo suggerisce che l’RPV potrebbe essere usato per prevedere come i pazienti risponderanno ai trattamenti.

Il coautore Professor Andrea Rockall, presidente di radiologia clinica, ha aggiunto: “L’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare il modo in cui viene erogata l’assistenza sanitaria e migliorare i risultati dei pazienti.

“Il nostro software è un esempio di questo e speriamo possa essere usato come strumento per aiutare i medici a gestire e curare meglio i pazienti con cancro ovarico”.

Dovrebbero essere condotti studi più ampi per determinare quanto accuratamente TEXLab possa predire l’esito della chirurgia e delle terapie farmacologiche per i singoli pazienti.

 

Perché il cancro ovarico è chiamato ‘assassino silenzioso’

Circa l’80% dei casi di cancro alle ovaie viene diagnosticato negli stadi avanzati della malattia.

Al momento della diagnosi, il 60% dei tumori ovarici si sarebbe già diffuso ad altre parti del corpo, portando il tasso di sopravvivenza a cinque anni al 30% dal 90% nella prima fase.

È diagnosticato così tardi perché si trova nel pelvi, secondo il dott. Ronny Drapkin, professore associato presso l’Università della Pennsylvania, che ha studiato la malattia per oltre due decenni.

Il bacino è come una ciotola, quindi un tumore può crescere abbastanza prima che diventi evidente“, ha detto Dr Drapkin a Daily Mail Online.

I primi sintomi che si presentano con il cancro ovarico sono gastrointestinali perché i tumori possono iniziare a premere verso l’alto.

Quando un paziente si lamenta di disturbi gastrointestinali, i medici hanno maggiori probabilità di concentrarsi sui cambiamenti della dieta e altre cause piuttosto che suggerire uno screening del cancro ovarico.

“Spesso si dice che il cancro ovarico sia un killer silenzioso perché non ha i primi sintomi, quando in realtà ha sintomi, sono solo molto generici e potrebbero essere causati da altre cose”, ha detto.

“Una delle cose che dico alle donne è che nessuno conosce il tuo corpo come te. Se senti che qualcosa non va, probabilmente c’è qualcosa sotto”.

 

Gabriele Grieco

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