Pixel contro il Cancro! Come le AI migliorano la risposta al trattamento al cancro al polmone

Redazione RHC : 20 Settembre 2024 07:22

I ricercatori dell’Università di Colonia hanno sviluppato un’innovativa piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per analizzare il tessuto polmonare e diagnosticare il cancro. Il progetto è stato guidato dal dottor Yuri Tolkach e dal professor Reinhard Büttner della Facoltà di Medicina e dell’Ospedale Universitario di Colonia.

La piattaforma sviluppata utilizza algoritmi per analizzare automaticamente sezioni di tessuto di pazienti affetti da cancro ai polmoni. Il cancro al polmone è uno dei tipi di cancro più comuni e mortali. Il cancro polmonare non a piccole cellule (NSCLC) rappresenta oltre l’80% di tutti i tumori polmonari ed è considerato il secondo tipo più comune e mortale di cancro epiteliale.

Il successo del trattamento dipende in gran parte da un accurato esame patologico, in cui i patologi analizzano biopsie e campioni di resezione. L’introduzione dell’intelligenza artificiale può ottimizzare significativamente questo processo. Il dottor Tolkach osserva: “I nuovi strumenti non solo possono migliorare la qualità della diagnosi, ma anche fornire nuovi tipi di informazioni sulla malattia di un paziente, come la sua risposta al trattamento”.

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Gli scienziati hanno addestrato l’intelligenza artificiale sul più grande set di dati di alta qualità disponibile, consentendo alla tecnologia di analizzare rapidamente campioni bioptici, segmentando accuratamente 11 tipi di tumore e tessuto benigno a livello di pixel.

Lo studio, pubblicato sulla rivista Cell Reports Medicine, dimostra due applicazioni chiave per lo strumento:

1. Creazione di un modello accurato per identificare i tipi di NSCLC, testato e convalidato con i dati dei pazienti provenienti da più ospedali.
2. Identificazione di quattro marcatori misurabili in campioni di tessuto che aiutano a prevedere la progressione del cancro e la sopravvivenza del paziente.

Inoltre, i ricercatori hanno pubblicato tre set di dati per supportare la ricerca globale sul cancro al polmone e lo sviluppo di algoritmi. Il team prevede di continuare gli studi di validazione in collaborazione con cinque istituti di patologia in Germania, Austria e Giappone.

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