Roma, 10 nov. (Adnkronos Salute) – Intelligenza artificiale in grado di predire il successo delle terapie in pazienti con cancro ovarico. Si chiama ‘Iron’ lo strumento basato sull’Ai, i cui risultati sono descritti in uno studio pubblicato su ‘Nature Communications’, che vede coinvolti anche esperti dell’università Cattolica, campus di Roma e Policlinico A. Gemelli Irccs. Si è rivelato capace di predire la risposta alle cure nell’80% delle pazienti con tumori ovarici, inteso come riduzione volumetrica delle lesioni tumorali, con una accuratezza dell’80%, cioè di gran lunga superiore a quella dei metodi usati attualmente in ambito clinico. Il tumore dell’ovaio colpisce ogni anno più di 5mila donne in Italia, che si aggiungono alle oltre 30mila in trattamento. Poiché nelle fasi precoci non dà sintomi specifici, spesso la sua diagnosi avviene quando la malattia è già a uno stadio piuttosto avanzato.

Lo strumento va ad analizzare diverse caratteristiche clini della paziente, dal Dna tumorale circolante nel sangue (biopsia liquida) a caratteristiche generali (età, stato di salute, etc) ai marker tumorali e alle immagini della malattia acquisite con la Tac, e sulla base di esse esprime una previsione sulle chance di successo della terapia. Lo studio, realizzato su 134 pazienti con tumore dell’ovaio di alto grado, coordinato da Evis Sala, Ordinario di Diagnostica per immagini e radioterapia all’università Cattolica e direttrice del Centro avanzato di Radiologia del gemelli di Roma, e portato avanti dall’Università di Cambridge.

Il carcinoma ovarico sieroso di alto grado è una delle forme più aggressive e rappresenta circa il 70-80% dei tumori ovarici: spesso presenta resistenza ai farmaci chemioterapici, ma a oggi la risposta alle terapie si può predire con una accuratezza massima del 50%. Per questa forma del tumore, per di più, sono noti pochissimi biomarcatori clinicamente utilizzabili a causa dell’elevato grado di eterogeneità della malattia, che si diversifica molto da paziente a paziente. Da qui è nata l’idea di sviluppare uno strumento basato sull’intelligenza artificiale in grado di predire con elevata accuratezza le pazienti che risponderanno alla chemioterapia.

“Abbiamo messo insieme due set di dati indipendenti con un totale di 134 pazienti – spiegano Evis Sala e Mireia Crispin Ortuzar di Cambridge -. Per tutte le pazienti all’inizio (prima del trattamento), abbiamo ottenuto dati clinici, inclusi dati demografici e dettagli del loro trattamento, nonché biomarcatori presenti nel sangue come Ca-125 e Dna tumorale circolante (ctDNA), nonché caratteristiche quantitative del tumore dedotte dalle immagini della TAC di tutti i siti tumorali primari e metastatici”.

“Da un punto di vista clinico, il framework proposto affronta l’esigenza insoddisfatta di identificare precocemente le pazienti che probabilmente non risponderanno alla terapia neoadiuvante e potrebbero essere indirizzati a un intervento chirurgico immediato”, sottolinea Sala. “Il tool potrebbe essere applicato per stratificare il rischio della singola paziente anche in future ricerche cliniche che stiamo portando avanti al Policlinico Gemelli con la collaborazione del gruppo del professor Giovanni Scambia, Ordinario di Ginecologia e ostetricia e direttore scientifico della Fondazione Policlinico Gemelli Irccs”.