Intelligenza artificiale in Radioterapia, premiato il San Gerardo

Importante riconoscimento internazionale al lavoro di ricerca degli specialisti in Fisica Medica della Fondazione Irccs San Gerardo dei Tintori di Monza sull’uso dell’intelligenza artificiale in Radioterapia Oncologica.

Il loro studio sull’impatto di un nuovo sistema automatico di pianificazione nei trattamenti di radiochirurgia delle metastasi encefaliche sarà presentato al Radiosurgery Society® Scientific Meeting che si terrà dal 23 al 25 marzo a Orlando (Florida, Usa) e sarà premiato come vincitore del Members in Training Research Achievement Awards in quanto selezionato tra i cinque lavori migliori in ambito fisico che saranno presentati all’evento internazionale, che riunisce aziende e professionisti sanitari da tutto il mondo dedicati alle più recenti innovazioni cliniche e tecnologiche nei trattamenti radiochirurgici.

Nella ricerca oncologica l’intelligenza artificiale aumenta le capacità di diagnosi e cura della già avanzata oncologia moderna ed è chiaro il potenziale impatto significativo sui sistemi sanitari in termini di miglioramento della qualità dei servizi oncologici offerti e dei relativi costi.
Da autunno 2021 la Struttura Complessa di Fisica Sanitaria della Fondazione Irccs San Gerardo dei Tintori diretta dalla dott.ssa Elena De Ponti, in collaborazione con la Scuola di
Specializzazione in Fisica Medica dell’Università degli Studi di Milano, studia l’applicazione di queste tecnologie nella pianificazione dei trattamenti radioterapici nell’ambito di un
progetto di ricerca.

Nel percorso clinico di Radioterapia Oncologica la pianificazione consiste nell’ottimizzazione e nel calcolo del miglior piano di terapia possibile per ciascun paziente, ovvero l’irradiazione ottimale del volume tumorale bersaglio senza causare tossicità ai tessuti sani adiacenti. Questa attività è una delle fasi più complesse e dispendiose in termini di tempo.

Un team dedicato studia l’implementazione di un nuovo sistema automatico di pianificazione, il suo impatto sul raggiungimento degli obiettivi clinici del trattamento e sul tempo di ottimizzazione necessario.

I primi risultati raggiunti nello studio del sistema automatico applicato alla pianificazione dei trattamenti radioterapici del tumore della cervice uterina sono stati pubblicati di recente (Trivellato Sara. et al. Comprehensive dosimetric and clinical evaluation of lexicographic optimization-based planning for cervical cancer. Frontiers in Oncology 2022, 12:1041839. doi: 10.3389/fonc.2022.1041839).

È stato dimostrato che i piani di trattamento automatici sono confrontabili o addirittura migliori di quelli sviluppati con pianificazione manuale riducendo a circa un quarto il tempo necessario per ottenerli.
L’impatto del nuovo sistema automatico di pianificazione è stato quindi valutato anche nei
trattamenti di radiochirurgia delle metastasi encefaliche. Tali piccoli bersagli devono essere
trattati con estrema precisione di localizzazione riducendo al minimo l’irradiazione del
tessuto encefalico sano immediatamente circostante per ridurre al minimo gli effetti
collaterali del trattamento.

«I nostri studi dimostrano che l’elevata precisione e qualità dei piani di trattamento non
solo viene confermata ma, in molti casi, migliorata dall’utilizzo di tecniche di intelligenza
artificiale», spiega la dott.ssa Elena De Ponti, direttore della Struttura Complessa di Fisica
Sanitaria. «I risultati finora raggiunti in questo ambito, confermano come la ricerca e
l’introduzione di queste nuove tecnologie abbiano un impatto diretto nella terapia
oncologica a beneficio dei pazienti».

Il prof. Stefano Arcangeli, direttore della Struttura Complessa di Radioterapia e professore
associato di Diagnostica per Immagini e Radioterapia dell’Università degli Studi di Milano-
Bicocca, aggiunge: «la possibilità di mantenere l’elevata qualità dei trattamenti eseguiti e,
contestualmente, di ridurre il tempo necessario all’elaborazione del trattamento
radioterapico è assolutamente rilevante e permetterà alla nostra struttura di rispondere
prontamente alle crescenti esigenze sanitarie della popolazione».