Tumori, le diagnosi di cancro al cervello grazie all'Intelligenza Artificiale
Salute e BenessereAttraverso il lavoro dei ricercatori della Macquarie University di Sydney, coordinati dal neurochirurgo italiano Antonio Di Ieva, è stato possibile combinare le potenzialità dell’IA con una tecnica di risonanza magnetica particolare, chiamata “2HG Magnetic Resonance Spectroscopy”. Obiettivo, quello di ottenere immagini estremamente dettagliate del cervello, nella speranza di accelerare la diagnosi e di eliminare interventi chirurgici non necessari
Un importante progresso nella diagnosi e nel trattamento del cancro al cervello può arrivare grazie alle potenzialità dell'intelligenza artificiale. A sottolinearlo i ricercatori della Macquarie University di Sydney che, coordinati dal neurochirurgo italiano Antonio Di Ieva, se ne sono serviti combinandone i meccanismi con una tecnica di risonanza magnetica particolare, chiamata “2HG Magnetic Resonance Spectroscopy”. Obiettivo, quello di ottenere immagini estremamente dettagliate del cervello, nella speranza di accelerare la diagnosi e di eliminare interventi chirurgici non necessari.
Una specifica mutazione genetica
Le tecnologie combinate, come si legge anche in un articolo del “The Weekend Australian” e come spiegato dallo stesso neurochirurgo, riescono infatti ad analizzare campioni chirurgici e ad identificare una specifica mutazione genetica che consente così ai medici di confermare con precisione ed accuratezza la diagnosi relativa al tipo di glioma, ovvero il tumore cerebrale primario più comune.
Le potenzialità del metodo “deep learning”
Tale mutazione, hanno spiegato gli esperti, normalmente può essere identificata solo attraverso una biopsia del tumore cerebrale, e permette ai medici di determinare nel paziente se le prospettive di sopravvivenza siano "lunghe oppure brevi". Ora, grazie al metodo di intelligenza artificiale chiamato “deep learning”, è stato possibile analizzare campioni chirurgici di glioblastoma e quindi individuare prima di un intervento chirurgico se la mutazione genetica fosse presente, evitando così di ricorrere ad analisi patologiche. "Invece delle due settimane necessarie ad un patologo per individuare l'esistenza della mutazione, registriamo semplicemente un'immagine del campione e analizziamo il modello con una tecnica di deep learning per verificare se la mutazione è presente", ha spiegato Di Ieva. Attualmente, comunque, sono ancora in corso nel mondo sperimentazioni legati alla mutazione, definita “gene IDH”, come obiettivo di vaccini specifici e con l’idea degli specialisti di vagliare nuove possibilità nel trattamento del cancro al cervello.
