Roma, 27 settembre 2024 (Agenbio) – Per diagnosticare un cancro occorre che un patologo esperto esamini a occhio nudo i campioni di tessuto colorati con specifiche colorazioni, senza l’uso di tecnologie particolari. Un nuovo studio pubblicato su Cancer Research spiega come l’uso degli algoritmi di IA potrebbe trasformare la diagnosi dei tumori. I ricercatori dell’Humanitas Research Hospital, guidati da Federica Marchesi, prof. associato all’Università degli Studi di Milano, e dal suo team, hanno identificato la posizione delle cellule immunitarie nei campioni istopatologici di 158 campioni umani di carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC). La posizione relativa delle cellule immunitarie e tumorali può rivelare molto sull’evoluzione della malattia e su come i pazienti risponderanno alle terapie. Combinando i dati ottenuti da tessuti colorati con metodi tradizionali e tecnologie avanzate come la citometria di massa per immagini (IMC), si è sviluppato un classificatore capace di prevedere la prognosi dei pazienti, distinguendo tra tumori “caldi” e “freddi” in base alla presenza di cellule immunitarie. I pazienti con tumori “caldi” sono associati a prognosi migliori, quelli “freddi” a esiti significativamente peggiori. Questi algoritmi sono stati addestrati per “vedere” oltre quanto rivelato dai metodi tradizionali, sbloccando il potenziale di miglioramenti nella cura dei pazienti. Lo studio rappresenta un momento cruciale verso trattamenti più personalizzati ed efficaci da applicare anche per altri tipi di cancro. L’uso dell’IA in questo campo è promettente, ma la validazione su larga scala è necessaria per migliorare la diagnosi e la previsione della risposta ai trattamenti. Finora, l’IA per l’analisi dei tessuti è stata approvata solo per alcune applicazioni, ma potrebbe offrire nuove opportunità per personalizzare le terapie oncologiche in futuro. (Agenbio) Mmo 12:00
