Intelligenza artificiale per la diagnosi del tumore cerebrale

Intelligenza artificiale
Credits: Pixabay

Intelligenza artificiale al servizio della diagnostica oncologica: è stato appena pubblicato sul Journal of Magnetic Resonance Imaging, prestigiosa rivista scientifica di cardiologia, un articolo frutto della collaborazione tra il Dipartimento di Medicina Animale, Produzioni e Salute dell’Università di Padova (Maps), il reparto di Neuroradiologia e il reparto di Neurochirurgia dell’Azienda Ospedaliera di Padova che presenta un sistema che utilizza l’intelligenza artificiale per la diagnosi del tumore cerebrale. I dati preliminari dimostrano la possibilità di valutare il grado istologico dei meningiomi intracranici umani – un tipo di tumore cerebrale – tramite una rete neuronale artificiale applicata direttamente alle immagini di risonanza magnetica, anticipando di fatto i risultati dell’esame istopatologico derivante da biopsia o da resezione chirurgica.

Intelligenza artificiale made in Italy

Il team di ricercatori e specialisti – tutto padovano – ha testato una tecnica innovativa, basata su rete neurale, su pazienti con diagnosi radiologica (tramite Risonanza Magnetica) di meningioma e successiva conferma istopatologica (a seguito dell’asportazione chirurgica dello stesso). Il risultato è stato il riconoscimento del grado di malignità della neoplasia, in ben 109 casi su 117, a partire direttamente dalle immagini diagnostiche. Lo studio non nasce per caso; già vincitore di un progetto STARS@unipd 2018, rappresenta il punto di arrivo di una ricerca triennale eseguita su diversi tipi di tumori cerebrali di cani sottoposti a indagini diagnostiche e procedure chirurgiche sia all’Ospedale Veterinario del Dipartimento di Medicina Animale, Produzioni e Salute dell’Università di Padova che in altri importanti ospedali veterinari privati, nazionali ed esteri.

“Dopo aver sviluppato algoritmi di rete neurale nel paziente-cane sia per la determinazione di malignità (grading) dei meningiomi, sia per il riconoscimento dei gliomi”, dice Tommaso Banzato, principal investigator del progetto MenTex e ricercatore in clinica medica veterinaria al Maps, “ed averne verificato l’effettivo livello di accuratezza diagnostica, abbiamo cercato di ‘allenare’ un algoritmo del tutto simile per l’analisi del meningioma umano”. Riuscendoci con successo.

Meningioma, cos’è e come si diagnostica oggi

Il meningioma è la neoplasia intracranica più frequente sia nel cane che nell’essere umano (rappresenta rispettivamente circa il 50% ed il 35% delle neoplasie primarie intracraniche); sono inoltre identici, per le due specie, anche come classificazione di malignità, suddivisi in benigni, atipici e maligni. “L’esperienza che abbiamo maturato con gli studi di risonanza magnetica sul cane, unica per metodologia, caratteristiche e numerosità”, prosegue Banzato “l’abbiamo voluta condividere con i colleghi dell’Azienda Ospedaliera. Questo ha aperto a entrambe le équipe nuovi scenari da cui stanno emergendo ulteriori interessanti sviluppi”. E ancora: “A tutt’oggi la certezza assoluta di determinare il grado di malignità della neoplasia, da cui dipende l’applicazione del più idoneo protocollo terapeutico”, sottolinea Francesco Causin, direttore del reparto di Neuroradiologia dell’Azienda Ospedaliera di Padova, “è demandata alla valutazione istopatologica post-asportazione chirurgica.

Intelligenza artificiale per la diagnosi del meningioma

L’accuratezza di questo modello preliminare è un’evidente dimostrazione che, in un futuro non così lontano, nuove metodologie basate sull’intelligenza artificiale potranno non solo supportare il radiologo nel proprio processo decisionale verso la diagnosi finale, ma anche guidare scelte terapeutiche mediche, chirurgiche e mininvasive. L’intelligenza artificiale renderà disponibili ai radiologi nuovi dati e più sofisticati criteri diagnostici che vanno oltre all’analisi del rapporto tra clinica e morfologia di una lesione, affiancandosi alle già utilizzate tecniche di analisi ultrastrutturale, metabolica e molecolare. La possibilità infatti di ipotizzare con probabilità elevata a priori, ovvero in sede di diagnosi radiologica, il grado di malignità della lesione neoplastica consentirebbe di creare contestualmente un protocollo terapeutico ad hoc, specifico per ogni paziente, che si integra al reperto istopatologico e genetico/recettoriale e fornisce indicazioni dirette al chirurgo su cosa potrebbe aspettarsi nel campo operatorio”.

Intelligenza artificiale e diagnostica, un connubio sempre più vincente

L’applicazione delle reti neurali alla diagnostica per immagini sta diventando, a tutt’oggi, uno degli interessi centrali per la comunità scientifica internazionale. Sempre nella linea di classificazione mediante risonanza magnetica dei tumori cerebrali sono recentemente stati pubblicati, per esempio, studi preliminari focalizzati sui gliomi (un altro tipo di tumore cerebrale), mentre quello di questi giorni è il primo riscontro sperimentale internazionale sul meningioma. In tutti i casi, prima di validare definitivamente le nuove metodiche, sarà necessario “allenare” il relativo algoritmo di rete neurale su casistiche multicentriche più numerose, onde valutare l’ulteriore accuratezza dello stesso su campioni di popolazione variabili e più significativi.

Riferimenti: Journal of Magnetic Resonance Imaging
Via: Medicina Digitale

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