Metastasi ai linfonodi ascellari nei tumori della mammella : prevederle con intelligenza..artificiale

Metastasi: prevederle con intelligenza..artificiale
Inserito da liquidroom Medicina, Ricerca, Salute lug 29, 2009 15:53

Analizzando retrospettivamente le immagini ecografiche di tumore della mammella con linfonodi di aspetto normale, un modello computerizzato ha mostrato una soddisfacente capacità di previsione dei casi di successiva metastasi

La metastasi, com’è noto, influenza fortemente la prognosi di un tumore primario, ma la sua diagnosi non è così agevole. I radiologi spesso iniziano utilizzando una sonda per testare in modo non invasivo i linfonodi vicini, che rappresentano i tessuti in cui le cellule cancerose migrano una volta che metastatizzano.


Ma nei primi stadi del cancro, i linfonodi spesso appaiono del tutto normali anche se il tumore ha già dato origine a metastasi. Ora un gruppo di ricercatori dell’Università di Chicago ha progettato un programma per computer che usa l’intelligenza artificiale per analizzare le caratteristiche delle immagini a ultrasuoni al fine di consentire ai medici di prevedere in fase precoce se un tumore femminile sia in fase di metastasi.

Attualmente non esistono metodi automatizzati approvati dalla Food and Drug Administration statunitense per la diagnosi del cancro, ma le cose potrebbero cambiare proprio grazie alla presentazione dei risultati preliminari di questo studio pilota al convegno dell’American Association of Physicists in Medicine (AAPM) in corso ad Anaheim, in California, nel corso del quale sono state rianalizzate retrospettivamente le diagnosi ad ultrasuoni di 50 donne con sospetto tumore della mammella e con linfonodi di aspetto normale agli ultrasuoni, suggerendo una bassa probabilità di metastasi.

Tutte e 50 le donne hanno subito successivamente un intervento chirurgico di rimozione del tumore e dei linfonodi ascellari, e le biopsie dei tessuti hanno rivelato che 20 casi avevano sviluppato metastasi. La rianalisi al computer avrebbe invece previsto le metastasi con soddisfacente accuratezza, come ha spiegato Karen Drukker, ricercatore del dipartimento di radiologia dell’Università di Chicago, che ha partecipato allo studio.

“Abbiamo scoperto che un’analisi al computer dei dati potrebbe prevedere con buona precisione chi potrebbe sviluppare metastasi e chi no”, ha commentato Drukker. “Lo sviluppo della metodica potrebbe consentire in futuro di incrementare la capacità diagnostica dei radiologi.”