Grazie all’intelligenza artificiale, un team dell’University of British Columbia, guidato da Jessica McAlpine e Ali Bashashati, ha individuato un sottogruppo di tumore dell’endometrio che espone le pazienti a un rischio molto più alto di recidiva e morte rispetto agli altri. La scoperta non sarebbe stata possibile con i tradizionali metodi di analisi di immagini e di diagnostica molecolare. I risultati sono stati pubblicati da Nature Communications.

Nel 2013 lo stesso team aveva contribuito a dimostrare che il cancro dell’endometrio può essere classificato in quattro sottotipi, in base alle caratteristiche molecolari delle cellule tumorali, ciascuno dei quali con un diverso livello di rischio per le pazienti. McAlpine e il suo team avevano successivamente sviluppato uno strumento di diagnostica molecolare, denominato ProMiSE, in grado di distinguere con precisione tra i vari sottotipi. Tuttavia, il sottotipo molecolare più diffuso, che comprende circa il 50% di tutti i casi, ha una categorizzazione generica che anche ProMiSE è stato in grado di diagnosticare.
Da qui l’idea del team di McAlpine di mettere a punto un modello di deep learning che analizza le immagini di campioni di tessuto raccolti. L’IA è stata addestrata a distinguere tra diversi sottotipi e, dopo aver analizzato oltre 2.300 immagini di tessuti tumorali,è riuscita a individuare il sottotipo molecolare che mostra tassi di sopravvivenza nettamente inferiori agli altri.

Uno dei vantaggi dell’approccio con IA è la convenienza e la facilità nell’essere implementato in diverse aree geografiche. L’uso combinato dell’analisi molecolare e di quella basata sull’IA, dunque, potrebbe facilitare la prognosi.

Fonte: Nature Communications 2024

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