L'intelligenza artificiale può fornire una prognosi più accurata del cancro?
Di Elizabeth Millard
1 settembre 2022 - È difficile capire quale sarà la strada da percorrere per un paziente affetto da cancro. Vengono presi in considerazione molti elementi, come la salute del paziente e la sua storia familiare, il grado e lo stadio del tumore e le caratteristiche delle cellule cancerose. Ma in ultima analisi, le prospettive sono affidate ai professionisti della salute che analizzano i fatti.
Questo può portare a una "variabilità su larga scala", afferma Faisal Mahmood, PhD, professore assistente presso la Divisione di Patologia Computazionale del Brigham and Women's Hospital. Pazienti con tumori simili possono ritrovarsi con prognosi molto diverse, e alcune sono più (o meno) accurate di altre.
Ecco perché lui e il suo team hanno sviluppato un programma di intelligenza artificiale (AI) in grado di formulare una valutazione più obiettiva e potenzialmente più accurata. Lo scopo della ricerca era quello di capire se l'IA fosse un'idea praticabile e i risultati del team sono stati pubblicati su Cancer Cell.
Poiché la prognosi è fondamentale per decidere i trattamenti, una maggiore accuratezza potrebbe significare un maggiore successo del trattamento, afferma Mahmood.
"Questa tecnologia ha il potenziale per generare valutazioni del rischio più obiettive e, di conseguenza, decisioni terapeutiche più obiettive", afferma Mahmood.
Costruire l'intelligenza artificiale
I ricercatori hanno sviluppato l'intelligenza artificiale utilizzando i dati del Cancer Genome Atlas, un catalogo pubblico di profili di diversi tipi di cancro.
Il loro algoritmo prevede gli esiti del cancro in base all'istologia (una descrizione del tumore e della velocità di crescita delle cellule tumorali) e alla genomica (utilizzando il sequenziamento del DNA per valutare un tumore a livello molecolare). L'istologia è stata lo standard diagnostico per oltre 100 anni, mentre la genomica è sempre più utilizzata, osserva Mahmood.
"Entrambi sono ora comunemente utilizzati per la diagnosi nei principali centri oncologici", afferma.
Per testare l'algoritmo, i ricercatori hanno scelto i 14 tipi di cancro con il maggior numero di dati disponibili. Quando l'istologia e la genomica sono state combinate, l'algoritmo ha fornito previsioni più accurate rispetto a quelle ottenute con una sola fonte di informazioni.
Non solo, ma l'IA ha utilizzato altri marcatori, come la risposta immunitaria del paziente al trattamento, senza che le venisse richiesto di farlo, hanno scoperto i ricercatori. Questo potrebbe significare che l'IA può scoprire nuovi marcatori che ancora non conosciamo, dice Mahmood.
Il futuro
Sebbene siano necessarie ulteriori ricerche, tra cui test su larga scala e sperimentazioni cliniche, Mahmood è fiducioso che questa tecnologia sarà utilizzata un giorno per i pazienti in carne e ossa, probabilmente nei prossimi 10 anni.
"In futuro vedremo modelli di IA su larga scala in grado di assorbire dati da più modalità", afferma Mahmood, come radiologia, patologia, genomica, cartelle cliniche e anamnesi familiare.
Secondo Mahmood, più informazioni l'IA è in grado di inserire, più accurata sarà la sua valutazione.
"Così potremo valutare continuamente il rischio del paziente in modo computazionale e oggettivo".
