Un tool basato sull’intelligenza artificiale predice il successo della terapia nell’80% delle pazienti con tumore ovarico. In sostanza è in grado di valutare la riduzione volumetrica delle lesioni tumorali, con una accuratezza dell’80%, cioè di gran lunga superiore a quella dei metodi usati oggi in ambito clinico. Lo strumento si chiama IRON (Integrated Radiogenomics for Ovarian Neoadjuvant therapy) e analizza le caratteristiche cliniche della paziente, tra cui il DNA tumorale circolante nel sangue (biopsia liquida). Inoltre valuta le caratteristiche generali (età, stato di salute, etc), i marker tumorali e le immagini della malattia acquisite con la TAC. Sulla base di tutte queste informazioni, esprime una previsione sulle chance di successo della terapia.
Lo studio
I risultati dello studio sono stati appena pubblicati sulla rivista “Nature Communications”. La ricerca ha coinvolto 134 pazienti con tumore dell’ovaio di alto grado ed è stata coordinata dalla professoressa Evis Sala, Ordinario di Diagnostica per immagini e radioterapia alla Facoltà di Medicina e chirurgia dell’Università Cattolica, e Direttrice del Centro Avanzato di Radiologia, Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS. Lo studio è stato portato avanti dall’Università di Cambridge.
Tumore dell’ovaio
Il tumore dell’ovaio colpisce ogni anno più di cinquemila donne in Italia. Alle nuove diagnosi si aggiungono oltre trentamila casi già in trattamento terapeutico. Questa neoplasia nelle fasi precoci non dà sintomi specifici, per questo la diagnosi arriva quando la malattia è già a uno stadio avanzato. Il carcinoma ovarico sieroso di alto grado è una delle forme più aggressive. Rappresenta circa il 70-80% dei tumori ovarici e spesso dà resistenza ai farmaci chemioterapici. Tuttavia, oggi la risposta alle terapie si può predire con una accuratezza massima del 50%.
A complicare il quadro di questo tumore sono i pochissimi biomarcatori ad oggi noti, quindi clinicamente utilizzabili. Uno degli ostacoli è l’elevato grado di eterogeneità della malattia che si diversifica molto da paziente a paziente. Da qui nasce l’idea di sviluppare uno strumento basato sull’intelligenza artificiale in grado di predire la risposta alla chemioterapia.
Prospettive future
“Da un punto di vista clinico, il framework proposto affronta l’esigenza insoddisfatta di identificare precocemente i pazienti che probabilmente non risponderanno alla terapia neoadiuvante e potrebbero essere indirizzati a un intervento chirurgico immediato – sottolinea la professoressa Sala –. “Il tool potrebbe essere applicato per stratificare il rischio della singola paziente anche in future ricerche cliniche che stiamo portando avanti al Policlinico Gemelli con la collaborazione del gruppo del professor Giovanni Scambia, Ordinario di Ginecologia dell’Università Cattolica e Direttore Scientifico della Fondazione Gemelli IRCCS”.
