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Tumore al polmone, intelligenza artificiale anticipa la diagnosi di 1 anno #ERSCongress #ERS2021

Un programma di intelligenza artificiale (AI) può individuare segni di cancro ai polmoni sulle scansioni TC un anno prima che possano essere diagnosticati con i metodi esistenti, secondo una ricerca presentata oggi al Congresso internazionale ERS. [1]

Il cancro del polmone è la causa più comune di morte per cancro con circa 1,8 milioni di vite perse in tutto il mondo ogni anno e viene spesso diagnosticato in una fase avanzata, quando è meno probabile che il trattamento abbia successo.

I ricercatori sperano che l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per supportare lo screening del cancro del polmone possa rendere il processo più rapido ed efficiente e, in definitiva, aiutare a diagnosticare più pazienti in una fase iniziale.

La tomografia computerizzata o le scansioni TC sono già utilizzate per individuare i segni dei tumori polmonari, seguite da una biopsia o da un intervento chirurgico per confermare se il tumore è maligno. Ma ogni scansione coinvolge un radiologo esperto che esamina circa 300 immagini e cerca segni di cancro, che possono essere molto piccoli. Le prove che utilizzano le scansioni TC per lo screening delle persone ad alto rischio di cancro ai polmoni hanno mostrato risultati promettenti, tuttavia lo screening è ostacolato dalla difficoltà pratica di un radiologo che esamina ogni immagine, una alla volta, per decidere chi ha bisogno di ulteriori test.

Il nuovo studio è stato presentato da Benoît Audelan, ricercatore del team di progetto Epione del centro Inria (Istituto nazionale francese per la ricerca in scienze e tecnologie digitali) presso l'Université Côte d'Azur. Ha lavorato con i colleghi dell'Université Côte d'Azur, di Therapixel (un'azienda di software specializzata in intelligenza artificiale per l'imaging medico) e dell'Ospedale universitario di Nizza.

I ricercatori hanno addestrato il loro programma di intelligenza artificiale, utilizzando una serie di scansioni TC di 888 pazienti che erano già stati esaminati dai radiologi per identificare crescite sospette. Quindi lo hanno testato su diversi set di 1179 pazienti, che facevano parte di uno studio di screening polmonare con un follow-up di tre anni, utilizzando scansioni TC eseguite negli ultimi due anni dello studio. Questi includevano 177 pazienti a cui era stato diagnosticato un cancro ai polmoni tramite una biopsia dopo la loro scansione finale nello studio.

Il programma ha identificato 172 dei 177 tumori maligni in quelle scansioni TC, il che significa una efficacia al 97% nel rilevare i tumori. I cinque tumori che il programma ha mancato erano vicino al centro del torace, dove i tumori sono più difficili da distinguere dalle parti sane del corpo.

I ricercatori hanno anche testato il programma su scansioni effettuate un anno prima che i tumori fossero diagnosticati negli stessi 1179 pazienti ed è stato in grado di identificare 152 aree sospette, che sono state successivamente diagnosticate come cancro.

Tuttavia, i ricercatori affermano che il programma identifica anche troppe aree sospette che non sono il cancro (falsi positivi) e questo dovrebbe essere notevolmente migliorato prima che il programma possa essere utilizzato in clinica, per evitare biopsie non necessarie.

“Lo screening per il cancro ai polmoni significherebbe eseguire molte più scansioni TC e non abbiamo abbastanza radiologi per esaminarle tutte. Ecco perché abbiamo bisogno di sviluppare programmi per computer che possano aiutare. Il nostro studio mostra che questo programma può trovare possibili segni di cancro ai polmoni fino a un anno prima -afferma Audelan- L'obiettivo della nostra ricerca non è sostituire i radiologi ma assisterli, fornendo loro uno strumento in grado di individuare i primi segni di cancro ai polmoni".

I ricercatori hanno in programma di lavorare su un nuovo sistema che sarà in grado di distinguere meglio tra tessuto maligno e non maligno, per aiutare i radiologi a decidere quali pazienti debbano essere ulteriormente studiati.

“Diagnosticare precocemente il cancro ai polmoni è fondamentale per migliorare i tassi di sopravvivenza e lo screening sarebbe un passo importante verso tale obiettivo. La ricerca mostra che lo screening con le scansioni TC potrebbe ridurre le morti per cancro ai polmoni -aggiunge la professoressa Joanna Chorostowska-Wynimko, segretario generale della European Respiratory Society e consulente in medicina respiratoria presso l'Istituto nazionale di tubercolosi e malattie polmonari a Varsavia- Questo lavoro è promettente perché mostra che l'intelligenza artificiale potrebbe aiutarci a rivedere rapidamente molte scansioni e persino a rilevare i segni del cancro in una fase precedente. Tuttavia, prima che questo programma possa essere utilizzato, i ricercatori dovranno migliorarlo nel distinguere tra tessuto polmonare anormale ma benigno e tessuto che è probabilmente un cancro».

Antonio Caperna

Le notizie dal Congresso ERS sono su: http://www.salutedomani.com/categ/malattie_respiratorie

[1] Abstract no: OA4317 “Validation of lung nodule detection a year before diagnosis in NLST dataset based on a deep learning system”, by Benoît Audelan et al; Presented in session, “New clinical and biological developments in lung cancer” at 11:15-12:45 CEST on Wednesday 8 September 2021. [https://k4.ersnet.org/prod/v2/Front/Program/Session?e=262&session=13699]

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