Metastasi cerebrali, l'IA scova le alterazioni della radio

Riesce a distinguerle dalle lesioni prodotte dal cancro

A seguito del trattamento radioterapico delle metastasi al cervello, distinguere tra le alterazioni radio indotte del tessuto cerebrale (un effetto collaterale della terapia) e la progressione del tumore è una sfida diagnostica cruciale.
Le tecniche convenzionali, come la risonanza magnetica, spesso non sono dirimenti, poiché le caratteristiche radiologiche dei due tipi di tessuto sono molto simili. Secondo i risultati di un nuovo studio pubblicato su Neuro Oncology, l'intelligenza artificiale potrebbe superare queste limitazioni: i risultati dimostrano la superiorità nel distinguere tra radionecrosi e progressione tumorale in pazienti con metastasi cerebrali sottoposti a radiochirurgia stereotassica, una tecnica di radioterapia ad alta precisione.
I ricercatori - un team multidisciplinare di neuroradiologi, oncologi, radioterapisti e patologi: in collaborazione tra l'Irccs Istituto Clinico Humanitas e l'University Hospital di Tubinga - hanno analizzato retrospettivamente 124 lesioni cerebrali in pazienti sottoposti a radioterapia stereotassica per le quali era disponibile una conferma istologica ottenuta tramite biopsia o resezione chirurgica.
Lo studio ha impiegato approcci di radiomica (che estraggono informazioni quantitative dalle immagini mediche) e modelli di deep learning (algoritmi basati sull'intelligenza artificiale che sfruttano reti neurali artificiali per apprendere).
I risultati hanno mostrato che gli algoritmi sono in grado di distinguere con elevata accuratezza la radionecrosi dalla progressione tumorale. Uno di questi, dopo essere stato allenato sui casi clinici dell'ospedale, è stato testato retrospettivamente su un gruppo di pazienti esterno, che ha permesso di validare l'approccio e generalizzare i risultati.
“La radiochirurgia stereotassica è una tecnica efficace per il trattamento delle metastasi cerebrali”, spiega Marta Scorsetti, responsabile della radioterapia e della radiochirurgia dell'Humanitas, che ha coordinato lo studio assieme al collega Letterio Politi (responsabile della neuroradiologia).
“Tuttavia la distinzione tra la radionecrosi 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, in grado di ridurre la necessità di procedure bioptiche o chirurgiche esplorative”.
Aggiunge Politi, che coordina il corso di laurea magistrale in Data analytics and artificial intelligence in health sciences, nato dalla collaborazione tra Humanitas University e l'Università Bocconi per unire competenze biomediche e sanitarie a expertise di intelligenza artificiale, raccolta e analisi dei dati: “Anche se saranno necessari ulteriori ricerche per validare questi modelli in popolazioni più ampie di pazienti, 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”.

Fonte: AboutPharma