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Tumore al seno, l' intelligenza artificiale prevede il rischio di recidiva

È stato presentato lo studio RACE AI condotto da Gustave Roussy e dalla startup Owkin, nell'ambito della AI for Health Challenge organizzata dalla Regione Ile-de-France nel 2019 come un documento offerto all'ESMO (European Society of Medical Oncology).

Questo studio mostra che, grazie all'analisi del deep learning applicata alle diapositive patologiche digitalizzate, l'intelligenza artificiale può classificare i pazienti con carcinoma mammario localizzato tra alto rischio e basso rischio di recidiva metastatica nei prossimi cinque anni. Questa IA potrebbe quindi diventare un aiuto al processo decisionale terapeutico ed evitare la chemioterapia non necessaria e il suo impatto sulla vita personale, professionale e sociale per le donne a basso rischio.

Con 59.000 nuovi casi all'anno, il cancro al seno è al primo posto tra i tumori nelle donne, nettamente davanti al cancro ai polmoni e al cancro del colon-retto. È anche il cancro che causa il maggior numero di decessi nelle donne, con il 14% di decessi per cancro femminile nel 2018. Si dice che l' 80% dei tumori al seno sia sensibile agli ormoni o ormonedipendente. Ma questi tumori sono estremamente eterogenei e circa il 20% dei pazienti recidiva con metastasi a distanza.

RACE AI è uno studio retrospettivo condotto su una coorte di 1400 pazienti gestite presso Gustave-Roussy tra il 2005 e il 2013 per carcinoma mammario localizzato ormono-sensibile (HR+, HER2-). Queste donne sono state trattate con chirurgia, radioterapia, terapia ormonale e talvolta chemioterapia per ridurre il rischio di ricadute a distanza. 

La chemioterapia non viene somministrata di routine perché non tutte le donne ne trarranno beneficio a causa di una prognosi naturalmente favorevole. La scelta del medico si basa su criteri clinico-patologici (età del paziente, dimensioni e aggressività del tumore, invasione linfonodale, ecc.) e la decisione di somministrare o meno la chemioterapia adiuvante varia tra i centri oncologici. Le firme genomiche esistono oggi per aiutare a identificare le donne che beneficiano della chemioterapia, ma non sono raccomandate dall'Autorità nazionale francese per la sanità e non sono rimborsate dall'assicurazione sanitaria nazionale francese (sebbene siano incluse nell'elenco dei rimborsi RIHN), il che rende il loro accesso e fruizione eterogenei in Francia.

Gustave Roussy e Owkin hanno raccolto la sfida di proporre un nuovo metodo che sia semplice, economico e di facile utilizzo in tutti i centri oncologici come strumento decisionale terapeutico. In definitiva, l'obiettivo è indirizzare i pazienti identificati come ad alto rischio verso nuove terapie innovative ed evitare chemioterapie non necessarie per i pazienti a basso rischio.

Nello studio RACE AI, i Data Scientist di Owkin, guidati dai medici di ricerca di Gustave Roussy, hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di valutare in modo affidabile il rischio di recidiva con un AUC dell'81% per aiutare il medico a determinare il rapporto rischio/beneficio della chemioterapia. Questo calcolo si basa sui dati clinici del paziente combinati con l'analisi dei vetrini istologici colorati e digitalizzati del tumore. Questi vetrini, utilizzati quotidianamente nei reparti di patologia dagli anatomopatologi, contengono informazioni molto ricche e decisive per la gestione del cancro. Non è necessario sviluppare una nuova tecnica o attrezzare una piattaforma tecnica specifica. L'unica attrezzatura essenziale è uno scanner per vetrini, che è un'attrezzatura comune nei laboratori. Come uno scanner da ufficio che digitalizza il testo,

I risultati di questo primo studio aprono forti prospettive e i prossimi passi includono la validazione prospettica del modello su una coorte indipendente di pazienti trattati al di fuori di Gustave Roussy. Se i risultati saranno confermati, fornendo informazioni affidabili ai medici, questo strumento di intelligenza artificiale si rivelerà un valido aiuto per le decisioni terapeutiche. 

Antonio Caperna

Le notizie dal Congresso #ESMO21 sono su: http://salutedomani.com/categ/oncologia

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