L’Intelligenza Artificiale a sostegno della lotta contro il cancro

Sempre più spesso la ricerca scientifica in campo oncologico sta prendendo in considerazione strumenti di intelligenza artificiale (IA), Machine Learning e Big Data. Si va verso l’informatizzazione della lotta contro il cancro?

Stando a un recente studio pubblicato in Microsystems & Nanoengineering, la sezione di Nature che si occupa di micro-sistemi e nano-ingegneria, l’Intelligenza Artificiale (IA) può dare un contributo importante per la scelta delle terapie da adoperare per la cura dei pazienti oncologici. Nello specifico, in questa ricerca viene presentato un dispositivo portatile in grado di determinare in anticipo l’efficacia della chemioterapia.

In particolare, lo strumento è in grado di valutare rapidamente la sensibilità delle cellule tumorali ai farmaci utilizzando la spettroscopia ad impedenza multifrequenza in combinazione con tecniche di Machine Learning supervisionato, in modo da avere una maggiore precisione di classificazione. I dispositivi attualmente disponibili in commercio per l’analisi automatizzata della vitalità cellulare si basano sulla colorazione attraverso l’utilizzo del trypan blue, un colorante in grado di colorare selettivamente le cellule morte[1]. Con questo strumento innovativo non sarà necessario ricorrervi.

Il principio ispiratore della ricerca che ha condotto a questa elaborazione risiede nel fatto che la chemioterapia, non essendo specifica, distrugge sia le cellule tumorali che quelle sane, causando i noti effetti collaterali quali perdita di capelli e/o problemi gastrointestinali. Un approccio mirato, invece, in cui solo le cellule tumorali vengono eliminate, si tradurrebbe in una maggiore efficacia riducendo al minimo gli effetti collaterali. Dallo stesso principio era nato in precedenza, elaborato dallo stesso team di ricerca, un approccio terapeutico “mirato” che consiste nel legare un farmaco chemioterapico ad un anticorpo.

Il nuovo dispositivo è stato testato utilizzando campioni di cellule tumorali trattati con diverse concentrazioni di un farmaco antitumorale mirato. Il dispositivo si è mostrato in grado di rilevare se una cellula è viva in base alla variazione delle sue proprietà elettriche. Il prossimo passo sarà quello di eseguire il test su campioni tumorali provenienti dai pazienti oncologici.

Cancro e Intelligenza Artificiale: una start-up di Cambridge elabora un predittore utilizzando i Big Data

Marco Trombetti, cofondatore e Ceo di Pi Campus – un importante fondo d’investimento e venture capital particolarmente attento alle più importanti realtà internazionali di IA – ha parlato in una recente intervista con il divulgatore Marco Montemagno di un progetto relativo ad un “predittore” in grado di aiutare gli oncologi nella scelta della chemioterapia. La start-up che lo sta elaborando è la Cambridge Cancer Genomics, fondata da quattro ricercatori di Cambridge (due del dipartimento di medicina e due di computer science).

Il principio da cui nasce sta proprio nella difficoltà di identificare sin dalla prima diagnosi il miglior farmaco per quel caso specifico. “Oggi se tu hai un tumore – dice Trombetti – quello che succede è che arriva un medico che deve seguire un protocollo: il medico legge il protocollo e dice ‘per questo tipo di tumore (es. mammella) questo è il farmaco da utilizzare’. Il protocollo medico è disegnato affinché il medico non possa essere accusato, quindi è più per proteggere il sistema sanitario che per la performance in the one. Non è il miglior farmaco per te, è quello che ‘abbiamo accettato’ e che non comporta rischi. Il medico spesso lo sa che potrebbe provare altre cose, però c’è una tensione forte a ritornare dentro il protocollo perché è sicuro“.

La chiave risiede nell’utilizzo dei Big Data. I ricercatori hanno selezionato dagli ospedali inglesi 15.000 casi di cui sono conosciuti il DNA della cellula tumorale, la chemioterapia applicata e il risultato ottenuto. Su questo database è stato elaborato il “predittore”: “tu fai un’analisi del sangue (biopsia liquida) tiri fuori la cellula tumorale, fai il sequencing del dna e da lì il predittore ti dice che per quel tipo di dna (quindi non personalizzato su di te, ma addirittura sul DNA della cellula tumorale) ‘questa’ è la chemioterapia che funziona“.

Il protocollo medico – continua Trombetti – spesso sbaglia circa il 50% dei casi. Ovvero, tu fai la chemioterapia poi ti fanno la tac e vedi che la massa tumorale non si è ridotta. Quindi devi cambiare farmaco, e tutti pensano che sia un processo naturale della malattia, il cambiamento della cura. Invece no, è che la prima non ha funzionato e quindi nel 50% dei casi tu cambi chemioterapia a metà ciclo. Risultato: due mesi persi. Con questo modello qui si spera di arrivare sopra il 90% di accuratezza che fa risparmiare al 90% dei pazienti due mesi di tempo. Queste applicazioni non sostituiscono il medico, ma sono sistemi di supporto decisionale che aiutano il medico a prendere decisioni difficili e quindi a sentirsi tranquillo quando esce fuori dal protocollo“.

Anche per quanto riguarda questo caso sono in corso gli opportuni test clinici, per cui il dispositivo è ancora in fase sperimentale.

Big Data e Intelligenza Artificiale per la diagnosi precoce: anche l’Italia dice la sua

In questo campo, un ruolo importante è giocato anche dall’Italia col progetto Synergy-net, nato dalla collaborazione tra il Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche Avanzate dell’Università della Campania “L. Vanvitelli” e il Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica. Questo sodalizio punta alla realizzazione di una piattaforma tecnologica che venga posta a supporto della diagnosi oncologica precoce attraverso l’integrazione di un sistema di comunicazione e gestione dei dati clinici con tecniche di Machine Learning.

Come spiegato a Repubblica dal Prof. Domenico Parmeggiani, professore di chirurgia generale dell’Università della Campania “L. Vanvitelli” e coordinatore e responsabile del progetto, il programma punta informatizzare un programma di screening oncologico per otto tipologie tumorali: polmone, mammella, colon retto, prostata, melanoma, stomaco, tiroide, fegato. L’obiettivo è “individuare un vero e proprio identikit oncologico utile in tutte le fasi del processo che permetterebbe di personalizzare tutto: screening, diagnosi, terapia chirurgica, chemio o radioterapia etc.“. “È in corso – conclude Parmeggiani – la fase di informatizzazione dei dati su circa duemila pazienti e a breve avremo la possibilità di profilare da un punto di vista genetico i campioni in esame“.

[1] Il motivo per cui questo colorante non colora le cellule vive è da ricercarsi nell’estrema selettività della membrana cellulare. Le cellule vitali, avendo la membrana intatta, non permettono la penetrazione di questo colorante nel citoplasma; al contrario, nelle cellule morte questo penetra facilmente, rendendole distinguibili dalle vive con una rapida analisi al microscopio. Il trypan blue non è in grado di distinguere cellule apoptotiche da cellule necrotiche (Fonte: Wikipedia – Trypan Blue).

FONTI:
– Ahuja K., Bertino J. R., et al., Toward point-of-care assessment of patient response: a portable tool for rapidly assessing cancer drug efficacy using multifrequency impedance cytometry and supervised machine learning, Microsystems & Nanoengineering (Nature), 2019. Link: https://www.nature.com/articles/s41378-019-0073-2
– D’Aria I., “Intelligenza Artificiale e Big Data per la diagnosi precoce dei tumori”, la Repubblica. Link: https://www.repubblica.it/oncologia/news/2020/01/30/news/progetto_synergy-net_intelligenza_artificiale_e_big_data_per_combattere_i_tumori-247183538/
– Trombetti M. in “Le macchine possono superare gli umani nelle traduzioni? 4 chiacchiere con Marco Trombetti” di Marco Montemagno. Link: https://www.youtube.com/watch?v=ddIN6BsCiog&t=1840s

DOWNLOAD:

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