{"id":58361,"date":"2023-11-10T09:49:02","date_gmt":"2023-11-10T09:49:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.policlinicogemelli.it\/news-eventi\/tumore-dellovaio-lintelligenza-artificiale-predice-le-risposte-alla-terapia\/"},"modified":"2023-11-10T09:56:43","modified_gmt":"2023-11-10T09:56:43","slug":"tumore-dellovaio-lintelligenza-artificiale-predice-le-risposte-alla-terapia","status":"publish","type":"kf_gem_news","link":"https:\/\/www.policlinicogemelli.it\/en\/news-events\/tumore-dellovaio-lintelligenza-artificiale-predice-le-risposte-alla-terapia\/","title":{"rendered":"Tumore dell\u2019ovaio, l\u2019intelligenza artificiale predice le risposte alla terapia"},"content":{"rendered":"\n

I risultati di uno studio pubblicato sulla rivista \u201cNature Communications\u201d che vede coinvolti anche esperti dell\u2019Universit\u00e0 Cattolica, campus di Roma e Policlinico A. Gemelli IRCCS. Grazie a questo tool si pu\u00f2 personalizzare la terapia e migliorarne l\u2019esito. <\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sviluppato un tool basato sull\u2019intelligenza artificiale che predice il successo della terapia nell\u201980% delle pazienti con tumori ovarici, inteso come riduzione volumetrica delle lesioni tumorali, con una accuratezza dell\u201980%, cio\u00e8 di gran lunga superiore a quella dei metodi usati attualmente in ambito clinico. Lo strumento s<\/strong>i chiama IRON (Integrated Radiogenomics for Ovarian Neoadjuvant therapy) e si basa appunto sull\u2019intelligenza artificiale. Lo strumento va ad analizzare diverse caratteristiche clini della paziente, dal DNA tumorale circolante nel sangue (biopsia liquida) a caratteristiche generali (et\u00e0, 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.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 il risultato di uno studio recentemente pubblicato sulla rivista \u201cNature Communications\u201d,  <\/strong>realizzato su 134 pazienti con tumore dell\u2019ovaio di alto grado, coordinato dalla professoressa Evis Sala,<\/strong> Ordinario di Diagnostica per immagini e radioterapia alla Facolt\u00e0 di Medicina e chirurgia dell\u2019Universit\u00e0 Cattolica, e Direttrice del Centro Avanzato di Radiologia, Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS e portato avanti dall\u2019Universit\u00e0 di Cambridge.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

BACKGROUND<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il tumore dell\u2019ovaio<\/strong> colpisce ogni anno pi\u00f9 di cinquemila donne in Italia, che si aggiungono alle oltre trentamila in trattamento terapeutico. Poich\u00e9 nelle fasi precoci non d\u00e0 sintomi specifici, spesso la sua diagnosi avviene quando la malattia \u00e8 gi\u00e0 a uno stadio piuttosto avanzato. Il carcinoma ovarico sieroso di alto grado \u00e8 una delle<\/strong> forme pi\u00f9 aggressive e rappresenta circa il 70-80% dei tumori ovarici: spesso presenta resistenza ai farmaci chemioterapici, ma a oggi la risposta alle terapie si pu\u00f2 predire con una accuratezza massima del 50%.<\/p>\n\n\n\n

Per questa forma del tumore, per di pi\u00f9, sono noti pochissimi biomarcatori clinicamente utilizzabili a causa dell’elevato grado di eterogeneit\u00e0 della malattia, che si diversifica molto da paziente a paziente.<\/p>\n\n\n\n

Di qui \u00e8 nata l\u2019idea di sviluppare uno strumento basato sull\u2019intelligenza artificiale in grado di predire con elevata accuratezza le pazienti che risponderanno alla chemioterapia.<\/p>\n\n\n\n

LO STUDIO<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cAbbiamo messo insieme due set di dati indipendenti con un totale di 134 pazienti (92 casi nel primo set di dati, 42 nel secondo set di test indipendente) \u2013 spiegano la professoressa Sala<\/strong> e la dottoressa Mireia Crispin Ortuzar<\/strong> di Cambridge. Per tutte le pazienti all’inizio (prima del trattamento), abbiamo ottenuto dati clinici, inclusi dati demografici e dettagli del loro trattamento, nonch\u00e9 biomarcatori presenti nel sangue come CA-125 e DNA tumorale circolante (ctDNA), nonch\u00e9 caratteristiche quantitative del tumore dedotte dalle immagini della TAC di tutti i siti tumorali primari e metastatici\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Le localizzazioni omentali e pelviche\/ovariche (le pi\u00f9 frequenti per la diffusione del cancro ovarico) rappresentavano la maggior parte del carico di malattia all’inizio. I depositi nell’omento hanno mostrato una risposta significativamente migliore alla terapia neoadiuvante rispetto alla malattia pelvica. Inoltre le mutazioni tumorali (come TP53 MAF valutata sul DNA circolante) e il marcatore il CA-125 erano correlati con il carico complessivo della malattia prima del trattamento e alla risposta alla terapia.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre sulla base dell\u2019analisi avanzata delle immagini TAC sono emersi sei sottogruppi di pazienti con caratteristiche biologiche e cliniche distinte, rivelanti per la risposta alla terapia.<\/p>\n\n\n\n

Tutte queste caratteristiche del tumore sono state date come dati di input ad algoritmi di intelligenza artificiale che formano insieme il tool. Il modello cos\u00ec sviluppato \u00e8 stato successivamente addestrato e la sua efficacia validata su un campione indipendente di pazienti.<\/p>\n\n\n\n

\u201cDa un punto di vista clinico, il framework proposto affronta l’esigenza insoddisfatta di identificare precocemente i pazienti che probabilmente non risponderanno alla terapia neoadiuvante e potrebbero essere indirizzati a un intervento chirurgico immediato \u2013 sottolinea la professoressa Sala<\/strong> \u2013. \u201cIl 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, <\/strong>Ordinario di Ginecologia e ostetricia alla Facolt\u00e0 di Medicina e chirurgia dell\u2019Universit\u00e0 Cattolica e Direttore Scientifico della Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: https:\/\/secondotempo.cattolicanews.it\/news-tumore-dell-ovaio-l-intelligenza-artificiale-predice-le-risposte-alla-terapia<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\"
Disegno dello studio, metodologia e i risultati principali<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Analisi della correlazione fra la radiomica e altri parametri clinici e multiomici<\/em><\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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