Cancro allo stomaco, intelligenza artificiale e diagnosi precoce

Da qualche anno team di ricerca di tutto il mondo stanno cercando il modo migliore di sfruttare l’intelligenza artificiale nella diagnosi precoce di varie forme neoplastiche. È infatti noto che prima si individua e si tratta un tumore maggiori sono le probabilità di successo della terapia. Un team del Dipartimento di Gastroenterologia del Huadong Hospital, affiliato alla Fudan University di Shanghai, in Cina, ha condotto una revisione degli studi presenti in letteratura incentrati sull’uso di intelligenza artificiale per individuare polipi in formazione a livello gastrico, partendo per lo più da esiti di imaging.

Il metodo più utilizzato in questo ambito è la rete neurale convoluzionale (CNN). Come ricordano gli autori nell’introduzione al loro studio, pubblicato su “Digestion”, il “CNN è studiato per pensare in modo simile al cervello umano, partendo da grandissimi dataset di immagini, per imparare alcuni pattern specifici”. Alcuni degli studi rivisti dagli autori si concentrano proprio sull’uso dell’intelligenza artificiale nell’individuazione precoce delle lesioni cancerose: è stato dimostrato che nel caso del tumore gastrico una diagnosi precoce può far crescere la sopravvivenza del 90%, portando inoltre ulteriori vantaggi ai pazienti, dato che una diagnosi precoce permette di ridurre la superficie di tessuto da resecare.

Sei gli studi già pubblicati relativi all’individuazione di lesioni a partire da immagini diagnostiche, alcuni dei quali anche randomizzati, e tutti con esiti abbastanza interessanti: in alcuni casi i sistemi intelligenti si sono dimostrati più efficienti degli stessi endoscopisti nell’individuare lesioni, soprattutto se molto piccole.

Certo, ognuno di questi studi ha delle limitazioni, come per esempio l’essere focalizzato su lesioni di un certo tipo, ma sembra in ogni caso che i CNN possano davvero supportare clinici e tecnici di endoscopia nel valutare la presenza o meno di lesioni. Altri sistemi di intelligenza artificiale riportati nello studio si concentrano sul riconoscimento di una lesione maligna da una benigna: un passo essenziale per stabilire la giusta via terapeutica. Altrettanto importanti sono gli studi che valutano la capacità dell’intelligenza artificiale nel predire la profondità dell’invasione tumorale della parete gastrica. In entrambi i casi, i sistemi di CNN analizzati sembrano essere abbastanza efficaci. Da ultimo, la revisione accenna anche a un algoritmo che promette di velocizzare e migliorare l’analisi istologica dei campioni bioptici.

Anche questa, come altre revisioni in settori differenti, stressa sulla presenza di pochi studi randomizzati controllati in letteratura, un vero peccato perché questi sono gli unici che possano dare reale evidenza di efficacia di una nuova tecnologia: per confermare l’utilità di questi e altri futuri sistemi di CNN per la diagnosi dei tumori gastrici è quindi fondamentale che vengano allestiti e condotti studi randomizzati e controllati su ampi campioni di pazienti, meglio se provenienti da vari istituti ospedalieri. Lo sviluppo di sistemi efficaci e validati di intelligenza artificiale nel caso dei tumori gastrici potrebbe impattare fortemente sui sistemi sanitari mondiali, dato che nel mondo questa è la quinta forma tumorale per diffusione e la terza causa di morte per cancro. Le popolazioni più colpite da questo tumore sono quelle dell’estremo oriente.

(Lo studio: Xiao Z, Ji D, Li F, Li Z, Bao Z: Application of Artificial Intelligence in Early Gastric Cancer Diagnosis. Digestion 2021. doi: 10.1159/000519601)

Stefania Somaré

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