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Tumori al cervello: l’Intelligenza Artificiale li decodifica in tempo reale

martedì 11 Luglio - 2023 | di Giorgia Görner Enrile | Categorie: Innovazione, Studio medico

Ancora progressi per l’Intelligenza Artificiale in medicina. Un nuovo dispositivo è ora in grado di decodificare il Dna dei tumori al cervello in tempo reale.

I chirurghi, in sala operatoria, dopo le ultime fasi di studio, potranno individuare il tessuto da asportare e quali trattamenti somministrare ai pazienti.

L’innovativo strumento, chiamato Charm, è stato messo a punto da un gruppo guidato dalla Scuola di Medicina di Harvard.

Lo studio

L’approccio standard prevede il prelievo di tessuto cerebrale in fase operatoria e il suo congelamento, per l’esame al microscopio. I principali svantaggi, oltre al tempo necessario per questa procedura, sono che il congelamento del tessuto tende ad alterare l’aspetto delle cellule e che anche i microscopi più potenti fanno fatica a individuare tutte le sottili variazioni che avvengono nel Dna delle cellule tumorali. I ricercatori coordinati da Kun-Hsing Yu hanno quindi utilizzato l’AI per superare queste sfide.

Gli autori dello studio hanno addestrato Charm usando 2.334 campioni di tumori cerebrali prelevati da 1.524 persone. Il dispositivo, una volta messo alla prova con campioni mai visti prima, è riuscito a distinguere i tumori con specifiche mutazioni con una precisione del 93%. Charm è anche stato in grado di individuare le caratteristiche del tessuto che circonda le cellule maligne, che possono segnalare la presenza di tumori più o meno aggressivi.

Nello specifico:

  • il dispositivo ha identificato con successo le cellule maligne (AUROC = 0,98 ± 0,01 nella coorte di convalida indipendente);
  • ha distinto i tumori mutanti dell’isocitrato deidrogenasi (IDH) dal tipo selvaggio (AUROC = 0,79-0,82);
  • ha classificato tre tipi principali di gliomi molecolarmente definiti (AUROC = 0,88–0,93),
  • ha identificato i sottotipi più diffusi di tumori mutanti IDH (AUROC = 0,89–0,97);
  • prevede alterazioni genetiche clinicamente importanti nel glioma di basso grado, tra cui mutazioni ATRX , TP53 e CIC , delezione omozigote CDKN2A/B e codelezione 1p/19q tramite immagini di criosezione.

Il dispositivo, per tenersi al passo coi tempi, come i medici, ovviamente, dovrà acquisire le nuove informazioni e scoperte che si faranno.

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