Cancro ai polmoni: l'IA mostra chi trarrà beneficio dall'immunoterapia
Il cancro del polmone è una forma di cancro comune e spesso aggressiva. Poiché è difficile per i medici rilevarlo precocemente, le persone con cancro ai polmoni devono ricevere la terapia migliore e più mirata per rendere più probabile una prospettiva positiva. L'immunoterapia è un'opzione, ma come possono i medici sapere chi ne trarrà beneficio?
Secondo il National Cancer Institute, il cancro ai polmoni e ai bronchi è il secondo tipo di cancro più diffuso tra le persone negli Stati Uniti, rappresentando il 12,9% di tutti i nuovi casi di cancro.
Questa forma di cancro spesso non ha sintomi evidenti nelle sue fasi iniziali, il che può significare che i medici non sono in grado di rilevarlo all'inizio. Ciò significa che le prospettive dopo il trattamento potrebbero non essere buone come per altre forme di cancro.
Per garantire i risultati più favorevoli per le persone con cancro ai polmoni, gli operatori sanitari devono scegliere il miglior tipo di trattamento per ogni individuo. Questo, tuttavia, può essere complicato, poiché spesso è difficile dire quale persona trarrà i maggiori benefici da un particolare trattamento.
Può anche essere difficile per un medico determinare quanto saranno benefici i nuovi tipi di trattamenti, come l'immunoterapia, per un individuo. A differenza della chemioterapia, che prevede l'uso di farmaci specifici per attaccare e distruggere le cellule tumorali, l'immunoterapia agisce aumentando la risposta immunitaria di una persona contro i tumori del cancro.
Ora, un team guidato da ricercatori della Case Western Reserve University di Cleveland, OH, in collaborazione con scienziati di altre sei istituzioni, ha sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale (AI). Il modello consente agli operatori sanitari di scoprire quali persone con cancro ai polmoni trarrebbero i maggiori benefici dall'immunoterapia.
Gli investigatori spiegano il loro metodo e riportano i loro risultati in un documento di studio che compare nella rivista Ricerca sull'immunologia del cancro.
"Anche se l'immunoterapia ha cambiato l'intero ecosistema del cancro", spiega il coautore dello studio Anant Madabhushi, "rimane anche estremamente costoso - circa $ 200.000 per paziente, all'anno.
"Questo fa parte della tossicità finanziaria che accompagna il cancro e fa sì che circa il 42% di tutti i malati di cancro di nuova diagnosi perdano i risparmi di una vita entro un anno dalla diagnosi", aggiunge. Madabhushi osserva inoltre che il nuovo strumento su cui stanno lavorando lui ei suoi colleghi può aiutare medici e pazienti a decidere quale terapia si adatta meglio a loro ed evitare spese inutili.
Il nuovo modello può prevedere il risultato
Madabhushi spiega che lui ei suoi colleghi hanno sviluppato il loro nuovo modello sulla base di recenti scoperte che hanno identificato i segni che mostrano quali tumori cancerosi stanno rispondendo al trattamento.
In uno studio precedente, i ricercatori hanno scoperto che mentre i medici pensavano tipicamente che la dimensione del tumore fosse un buon indicatore del funzionamento o meno di un approccio terapeutico, guardare solo a questa caratteristica può essere ingannevole.
Invece, dice Madabhushi, "[abbiamo] scoperto che il cambiamento strutturale è un migliore predittore del fatto che la terapia stia funzionando".
"A volte, ad esempio, il nodulo può sembrare più grande dopo la terapia a causa di un altro motivo, ad esempio un vaso rotto all'interno del tumore - ma la terapia sta effettivamente funzionando", spiega. "Ora, abbiamo un modo per saperlo."
Per sviluppare il nuovo modello di intelligenza artificiale, il team ha utilizzato per la prima volta i dati delle scansioni di tomografia computerizzata (TC) di 50 persone con cancro ai polmoni. Ciò ha permesso loro di mettere a punto un metodo matematico in grado di identificare eventuali cambiamenti di dimensioni e consistenza che si verificano nel tumore dopo l'esposizione a due o tre cicli di immunoterapia.
Il metodo ha trovato modelli che indicano che particolari cambiamenti nei tumori erano associati a una risposta positiva al trattamento immunoterapico, nonché a tassi di sopravvivenza dei pazienti più elevati.
Questo studio ha evidenziato ancora una volta che quei tumori del cancro del polmone che mostrano i cambiamenti più evidenti nella consistenza sono anche quelli che rispondono meglio all'immunoterapia.
“Questa è una dimostrazione del valore fondamentale del programma, che il nostro modello di apprendimento automatico potrebbe prevedere la risposta in pazienti trattati con diversi inibitori del checkpoint immunitario. Abbiamo a che fare con un principio biologico fondamentale. "
Coautore dello studio Prateek Prasanna
All'inizio di quest'anno, il coautore Prateek Prasanna ha ricevuto un premio al merito della Conquer Cancer Foundation 2019 dell'American Society of Clinical Oncology per la ricerca associata a questo studio.
In futuro, il team ha in programma di testare ulteriormente il proprio metodo di intelligenza artificiale su più scansioni TC da altri siti e da persone trattate con diversi agenti immunoterapici.
