AGI - Un nuovo strumento basato sull’intelligenza artificiale potrebbe consentire di evitare trattamenti chemioterapici non necessari alle pazienti affette da cancro al seno. Grazie all’intelligenza artificiale infatti è stato possibile ottenere valutazioni dei tessuti dei pazienti di quelle di patologi esperti, permettendo di prevedere meglio il decorso futuro della malattia.
Ciò significa che la durata o l’intensità della chemioterapia potrebbe essere ridotta, sulla base delle migliori valutazioni. Questo è importante poiché la chemioterapia è associata a effetti collaterali spiacevoli e dannosi come nausea o, più raramente, danni al cuore. “Il nostro studio dimostra l’importanza delle componenti non tumorali nel determinare l’esito di un paziente”, ha affermato l’autore dello studio Lee Cooper, professore associato di patologia presso la Feinberg School of Medicine della Northwestern University.
“L’importanza di questi elementi era nota da studi biologici, ma questa conoscenza non è stata effettivamente tradotta in uso clinico”. Lo studio è stato pubblicato su “Nature Medicine”. Usualmente durante la diagnosi di un cancro al seno, un patologo esamina il tessuto canceroso per determinare quanto anormale appare.
Questo processo, noto come classificazione, si concentra sull’aspetto delle cellule tumorali ed è rimasto sostanzialmente invariato per decenni. Il grado, determinato dal patologo, viene utilizzato per aiutare a determinare quale trattamento riceverà un paziente. Molti studi sulla biologia del cancro al seno hanno dimostrato che le cellule non cancerose, comprese le cellule del sistema immunitario e le cellule che forniscono forma e struttura al tessuto, possono svolgere un ruolo importante nel sostenere o inibire la crescita del cancro.
Cooper e colleghi hanno costruito un modello di intelligenza artificiale per valutare il tessuto del cancro al seno da immagini digitali che misura l’aspetto delle cellule cancerose e anche di quelle non cancerose, nonché le interazioni tra di loro. Il sistema di intelligenza artificiale analizza 26 diverse proprietà del tessuto mammario di una paziente per generare un punteggio prognostico complessivo.
Il sistema genera anche punteggi individuali per le cellule tumorali, immunitarie e stromali per spiegare il punteggio complessivo al patologo. L’adozione del nuovo modello potrebbe fornire alle pazienti con diagnosi di cancro al seno una stima più accurata del rischio associato alla malattia, consentendo loro di prendere decisioni informate sulla loro assistenza clinica, ha affermato Cooper.
Inoltre, questo modello può aiutare a valutare la risposta terapeutica, consentendo di intensificare o ridurre il trattamento a seconda di come cambia l’aspetto microscopico del tessuto nel tempo. Ad esempio, lo strumento potrebbe essere in grado di riconoscere l’efficacia del sistema immunitario di un paziente nel colpire il cancro durante la chemioterapia, cosa che potrebbe essere utilizzata per ridurre la durata o l’intensità della chemioterapia stessa.
Lo studio è stato condotto in collaborazione con l’American Cancer Society (ACS) che ha creato un set di dati unico di pazienti affetti da cancro al seno attraverso studi sulla prevenzione del cancro.
