Cervello: l’AI distingue tra metastasi e aree in radionecrosi

A seguito del trattamento radioterapico delle metastasi al cervello, distinguere tra le alterazioni radio-indotte del tessuto cerebrale e la progressione del tumore è una sfida diagnostica cruciale. Le tecniche diagnostiche convenzionali, come la risonanza magnetica, spesso non sono dirimenti, perché le caratteristiche radiologiche dei due tipi di tessuto sono molto simili. Secondo i risultati di un nuovo studio pubblicato su Neuro Oncology, l’Intelligenza Artificiale potrebbe superare queste limitazioni: i risultati dimostrano la superiorità dell’AI nel distinguere tra radionecrosi e progressione tumorale in pazienti con metastasi cerebrali sottoposti a radiochirurgia stereotassica, una tecnica di radioterapia ad alta precisione.

La ricerca, condotta da un team multidisciplinare di neuroradiologi, oncologi, radioterapisti e patologi in collaborazione tra IRCCS Istituto Clinico Humanitas e l’University Hospital di Tubinga, ha analizzato retrospettivamente 124 lesioni cerebrali in pazienti sottoposti a radioterapia stereotassica per le quali era disponibile una conferma istologica. Lo studio ha impiegato approcci di radiomica, che estraggono informazioni quantitative dalle immagini mediche, e modelli di deep learning, algoritmi di AI che sfruttano reti neurali artificiali per apprendere. I risultati hanno mostrato che gli algoritmi di Intelligenza Artificiale sono in grado di distinguere con elevata accuratezza la radionecrosi dalla progressione tumorale.

“La ricerca rappresenta un importante passo avanti nel campo della neuro-oncologia “, Letterio Politi, oggi anche alla guida del corso di Laurea Magistrale in Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences (DAIHS), nato dalla collaborazione tra Humanitas University e l’Universitá Bocconi. “Anche se saranno necessarie ulteriori ricerche per validare questi modelli in popolazioni più ampie di pazienti, i risultati ottenuti sono promettenti e suggeriscono che l’AI potrebbe diventare uno strumento prezioso a supporto del lavoro dei neuroradiologi di oggi e di domani”.

Foto: Politi-Scorsetti_Humanitas