Metastasi al cervello, così l’Intelligenza artificiale sceglie le terapie più efficaci

Ancora notizie incoraggianti sul fronte dell’uso dell’intelligenza artificiale in medicina. Questa volta arrivano da uno studio clinico condotto dall’Istituto Clinico Humanitas Irccs di Rozzano (Milano) e lo University Hospital di Tubinga (Germania), coordinato da Letterio Politi e Marta Scorsetti, rispettivamente responsabili della neuroradiologia e della radioterapia e radiochirurgia di Humanitas. Nel loro lavoro, pubblicato sulla rivista Neuro Oncology, i ricercatori hanno “insegnato” all’intelligenza artificiale ad analizzare le metastasi cerebrali dopo un trattamento radioterapico e a distinguere tra le lesioni dovute alla progressione del tumore e quelle invece causate dal trattamento stesso.

I risultati ottenuti sono importanti, soddisfacenti e necessari, perché al momento le tecniche diagnostiche convenzionali, tra cui la risonanza magnetica, spesso falliscono l’obiettivo in quanto le caratteristiche dei due tipi di tessuto sono molto simili. Lo strumento sviluppato dai clinici, invece, ha mostrato un’ottima affidabilità nell’operazione di discernimento tra radionecrosi e progressione tumorale.

Risultati promettenti

I ricercatori, in particolare, hanno isolato 124 lesioni cerebrali in pazienti sottoposti a radiochirurgia stereotassica, una tecnica di radioterapia ad alta precisione. La causa di queste lesioni era già nota e le informazioni sono state date “in pasto” a un algoritmo basato su modelli di deep learning e reti neurali artificiali. In questo modo, il sistema ha “imparato” a distinguere i due tipi di lesioni e successivamente, testato su un gruppo di pazienti esterno, ha mostrato di riuscire a farlo con elevata accuratezza, il che ha permesso di validare questo approccio e generalizzare i risultati.

“La radiochirurgia stereotassica è una tecnica efficace per il trattamento delle metastasi cerebrali – ha detto Scorsetti -. Tuttavia, la distinzione tra radionecrosi, un effetto collaterale del trattamento, e la progressione del tumore può essere complessa. La nostra ricerca dimostra che l’intelligenza artificiale ha il potenziale per fornire uno strumento diagnostico più accurato, potenzialmente in grado di ridurre la necessità di biopsie o chirurgie esplorative”.

Verso studi più ampi

Ora, dicono gli autori del lavoro, è tempo di fare il prossimo passo, ripetendo l’esperimento con un maggior numero di pazienti. “Anche se saranno necessari ulteriori ricerche per validare questi modelli in popolazioni più ampie, i risultati ottenuti sono promettenti e suggeriscono che l’intelligenza artificiale potrebbe diventare uno strumento prezioso a supporto del lavoro dei neuroradiologi di oggi e di domani - spiega Politi, che dirige anche il corso di laurea magistrale in Data analytics and artificial intelligence in health sciences (Daihs), nato dalla collaborazione tra Humanitas e Università Bocconi proprio per formare i futuri professionisti su questi temi di frontiera -. La ricerca rappresenta un importante passo in avanti nel campo della neuro-oncologia e un’ulteriore dimostrazione di come tecnologie avanzate e lavoro multidisciplinare possano combinarsi per migliorare le nostre capacità di diagnosi e di cura, avvicinandosi sempre più ad approcci di medicina di precisione”.