L'AI diagnostica il cancro in modo più efficace della biopsia? Ecco lo studio rivoluzionario

Un recente studio pubblicato su The Lancet Oncology mostra come l'intelligenza artificiale possa essere uno strumento prezioso nella diagnosi e nella gestione di alcune forme rare di cancro, come il sarcoma retroperitoneale.

Come scritto su TNW, i ricercatori del Royal Marsden NHS Foundation Trust e dell'Institute of Cancer Research (ICR) nel Regno Unito hanno sviluppato ed addestrato un algoritmo di deep learning in grado di valutare in modo accurato l'aggressività e il tipo istologico dei sarcomi retroperitoneali, una rara forma di tumore dei tessuti molli che si sviluppa nella parte posteriore dell'addome.

L'algoritmo è stato addestrato analizzando le scansioni TC di oltre 170 pazienti e ha dimostrato di poter prevedere correttamente il grado di malignità del tumore nell'82% dei casi testati successivamente, contro un tasso di accuratezza del 44% ottenuto dall'analisi istologica tradizionale di campioni bioptici. Inoltre, il modello AI è stato in grado di determinare correttamente il sottotipo istologico nell'84% dei casi, mentre i radiologi raggiungevano solo il 65% di accuratezza.

Intelligenza artificiale, una svolta nella diagnosi del sarcoma retroperitoneale

Secondo gli autori, questa tecnica potrebbe apportare enormi benefici nella gestione clinica di una malattia complessa e poco comune come il sarcoma retroperitoneale. La diagnosi tempestiva e accurata permetterebbe di iniziare precocemente i pazienti verso i trattamenti più adeguati, migliorando gli esiti. Inoltre, la capacità di stratificare il rischio offerto dall'IA consentirebbe di ottimizzare il monitoraggio dei pazienti, dedicando maggiori attenzioni a chi è ad alto rischio di recidiva ed evitando esami e trattamenti non necessari nei casi a basso rischio.

Il sarcoma retroperitoneale è un tumore raro e difficile da diagnosticare, anche per i medici più esperti, poiché ogni specialista può riscontrare solo 1-2 casi nell'arco della propria carriera. Inoltre, la localizzazione profonda di questo sarcoma rende complessa la chirurgia e limita l'efficacia delle biopsie con ago, da cui si ottengono campioni non sempre rappresentativi della biologia del tumore. L'algoritmo AI addestrato in questo studio potrebbe quindi colmare un'importante lacuna diagnostica.

Anche se la ricerca si è concentrata su una specifica forma di cancro, gli autori ritengono che questo approccio basato sull'intelligenza artificiale possa essere esteso anche ad altri tumori. Affinando ed addestrando ulteriormente gli algoritmi su ampie casistiche, queste tecniche computazionali potrebbero supportare i clinici nella gestione di molte patologie oncologiche, migliorando le possibilità di cura per migliaia di pazienti.