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Pixel contro il Cancro! Come le AI migliorano la risposta al trattamento al cancro al polmone

20 Settembre 2024 07:22

I ricercatori dell’Università di Colonia hanno sviluppato un’innovativa piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per analizzare il tessuto polmonare e diagnosticare il cancro. Il progetto è stato guidato dal dottor Yuri Tolkach e dal professor Reinhard Büttner della Facoltà di Medicina e dell’Ospedale Universitario di Colonia.

La piattaforma sviluppata utilizza algoritmi per analizzare automaticamente sezioni di tessuto di pazienti affetti da cancro ai polmoni. Il cancro al polmone è uno dei tipi di cancro più comuni e mortali. Il cancro polmonare non a piccole cellule (NSCLC) rappresenta oltre l’80% di tutti i tumori polmonari ed è considerato il secondo tipo più comune e mortale di cancro epiteliale.

Il successo del trattamento dipende in gran parte da un accurato esame patologico, in cui i patologi analizzano biopsie e campioni di resezione. L’introduzione dell’intelligenza artificiale può ottimizzare significativamente questo processo. Il dottor Tolkach osserva: “I nuovi strumenti non solo possono migliorare la qualità della diagnosi, ma anche fornire nuovi tipi di informazioni sulla malattia di un paziente, come la sua risposta al trattamento”.

Gli scienziati hanno addestrato l’intelligenza artificiale sul più grande set di dati di alta qualità disponibile, consentendo alla tecnologia di analizzare rapidamente campioni bioptici, segmentando accuratamente 11 tipi di tumore e tessuto benigno a livello di pixel.

Lo studio, pubblicato sulla rivista Cell Reports Medicine, dimostra due applicazioni chiave per lo strumento:

  1. Creazione di un modello accurato per identificare i tipi di NSCLC, testato e convalidato con i dati dei pazienti provenienti da più ospedali.
  2. Identificazione di quattro marcatori misurabili in campioni di tessuto che aiutano a prevedere la progressione del cancro e la sopravvivenza del paziente.

Inoltre, i ricercatori hanno pubblicato tre set di dati per supportare la ricerca globale sul cancro al polmone e lo sviluppo di algoritmi. Il team prevede di continuare gli studi di validazione in collaborazione con cinque istituti di patologia in Germania, Austria e Giappone.

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