I rinforzi contro il tumore al seno? Algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere la sopravvivenza e l’efficacia delle cure post-operatorie

Un nuovo studio del Cnr-IIt ha messo a punto un nuovo sistema basato sull’apprendimento automatico in grado di garantire ai medici uno strumento in più per personalizzare le cure e aumentare le probabilità di sopravvivenza dei pazienti.
Kevin Ben Alì Zinati 28 Luglio 2021
* ultima modifica il 28/07/2021

Accanto alla medicina di precisione ora, nella lotta al tumore al seno troverai anche l’intelligenza artificiale.

Grazie a un innovativo sistema di algoritmi basati sul machine learning, oggi medici e oncologici sono in grado di calcolare la reale efficacia delle cure post asportazione del tumore.

Non solo: con la bioinformatica possono anche prevedere con grande precisione quale sarà la sopravvivenza di una paziente affetta dalla neoplasia a 5 anni di distanza dall’intervento.

Si tratta di due importantissimi alleati se pensi che il tumore al seno, solo nel 2020, ha fatto registrare negli Stati Uniti circa 276mila nuovi casi, quasi il 30% di tutti i nuovi casi di tumore nelle pazienti di sesso femminile.

Quelle mammarie sono neoplasie assai rischiose, spesso con esiti anche fatali. Sempre restando negli Usa, i decessi causati dal cancro al seno era del 15% di tutti i decessi dovuti a tumori nelle pazienti di sesso femminile: quasi 42mila.

I numeri dipingono un quadro allarmante, in cui il tumore al seno rappresenta il primo tumore per numero di nuovi casi e il secondo come causa di morte nelle pazienti di sesso femminile. E i dati, purtroppo, trovano conferme e andamenti simili anche in Cina e in Europa.

Il nuovo studio messo a punto dall’Istituto di informatica e telematica del Cnr e pubblicato sulla rivista Scientific Reports potrebbe però portare una ventata di innovazione e speranza nella nostra lotta contro il tumore al seno. Soprattutto nell’organizzazione delle cure post asportazione del tumore e nel calcolo della sopravvivenza delle pazienti.

Una volta che una paziente affetta da tumore al seno ha subito l’asportazione chirurgica del tessuto tumorale, capisci bene che diventa fondamentale decidere il trattamento post-operatorio migliore: quello, cioè, in grado di prevenire la recidiva della malattia tumorale e la formazione di metastasi.

I ricercatori del Cnr-Iit hanno così individuato un nuovo metodo di classificazione supervisionato dall’apprendimento automatico e l’hanno applicato alla previsione di sopravvivenza a 5 anni per i pazienti con tumore al seno rimossi chirurgicamente.

Nella strutturazione del sistema, sono stati utilizzati poi i livelli di espressione genica, misurati dai campioni del tumore, e sono state tenute in considerazione anche le terapie successive all’operazione.

Per addestrare l’intelligenza artificiale sono stati utilizzati più di 2000 dati provenienti da una lista di pazienti oncologici.

I risultati hanno fatto rumore perché, hanno spiegato i ricercatori, il sistema aveva mostrato una capacità predittiva superiore a quella dei metodi attuali.

“La nostra invenzione metodologica ha seguito due direttrici – ha spiegato Marco Pellegrini, Dirigente di ricerca IIT-CNR e autore dello studio – Da un lato abbiamo attinto al sequenziamento genetico e a biomarcatori di campioni di tessuto asportato, dall’altro abbiamo inserito ed analizzato questi dati in un predittore, uno strumento di intelligenza artificiale basato su un nuovo algoritmo. Ciò ha consentito di raggiungere un’accuratezza di predizione dell’80% ed in alcuni casi del 90%”.

Questa nuova metodologia può contribuire a riscrivere, in parte, il nostro ruolo nella sfida al tumore al seno. Può infatti offrire un grande contributo alle decisioni cliniche sulla terapia per il tumore al seno garantendo ai medici uno strumento in più per personalizzare le cure e aumentare le probabilità di sopravvivenza dei pazienti.

Per questo, hanno fatto sapere dall’Cnr, lè stata subito depositata la domanda per la richiesta di brevetto in Italia, negli Stati Uniti e nella Comunità europea.

Fonte | "Accurate prediction of breast cancer survival through coherent voting networks with gene expression profiling" pubblicata il 19 luglio 2021 sulla rivista Scientific Reports

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