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Tumore celebrale, machine learning anticipa diagnosi. Lo studio

Tumori celebrali, Un medico analizza una tac

Nel percorso di cura il primo passo che guida ogni scelta terapeutica è la diagnosi. Si parte dalla valutazione del tipo di tumore, se benigno o maligno, fino al grado di aggressività. Questi dati determinano l’urgenza e la strategia di cura. Tuttavia nel caso dei tumori cerebrali, molte informazioni non sono disponibili prima dell’intervento chirurgico. Le applicazioni dell’Intelligenza artificiale (AI) oggi aprono nuove strade dando in anticipo un quadro più chiaro. 

Questa possibilità è stata indagata da una ricerca italiana, pubblicata sulla rivista scientifica Frontiers in Oncology. L’hanno condotta l’Unità di Neurochirurgia e il Dipartimento di Epidemiologia e Prevenzione dell’I.R.C.C.S. Neuromed di Pozzilli (IS) in collaborazione con la Clinica Mediterranea di Napoli, l’Università dell’Insubria di Varese-Como e Fondazione Umberto Veronesi ETS.

Tumore celebrale, lo studio

I ricercatori, studiando 90 pazienti con sospetto tumore del sistema nervoso centrale, hanno esplorato la possibilità di individuare precocemente la malignità del tumore stesso utilizzando le informazioni già disponibili. Per raggiungere questo risultato è stata impiegata una tecnica di machine learning (una branca dell’Intelligenza artificiale) chiamata clustering. 

“Abbiamo raccolto – racconta Alessandro Gialluisi – ricercatore del Dipartimento di Epidemiologia e Prevenzione del Neuromed e della Libera Università Mediterranea (LUM) “Giuseppe Degennaro”, Casamassima (Bari) – una serie di dati che erano facilmente disponibili prima dell’intervento chirurgico grazie ad una semplice anamnesi. Ad esempio: la storia familiare e quella clinica del paziente, l’ambiente in cui vive, il suo stile di vita, il livello di istruzione, la situazione psicologica e lo status socioeconomico. Successivamente, tutte queste informazioni sono state elaborate da un algoritmo che ha creato dei “cluster” (gruppi di pazienti con caratteristiche simili, ndr) che infine sono stati messi a confronto con i risultati reali delle indagini effettuate successivamente all’intervento”. 

In altri termini, l’intelligenza artificiale ha individuato quali elementi della vita di tutti i giorni possano essere messi in correlazione con la presenza di un tumore maligno anziché benigno e con la sua aggressività.  

“Naturalmente si tratta di uno studio preliminare – commenta il professor Vincenzo Esposito, Responsabile dell’Unità di Neurochirurgia II e Direttore del Dipartimento di Neurochirurgia del Neuromed – che avrà bisogno di conferme e di ulteriori ricerche su un numero maggiore di pazienti. I nostri risultati indicano comunque che gli algoritmi di apprendimento automatico, basati su una combinazione di caratteristiche cliniche e biologiche, potrebbero essere utili nell’aiutare i medici nel decidere per il singolo paziente le priorità per la chirurgia o altri trattamenti. Grazie a questo approccio di medicina personalizzata, si potrebbe sopperire alla carenza di quelle informazioni, sia istopatologiche che molecolari, non disponibili finché il paziente non venga sottoposto a intervento chirurgico”. 

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