L'intelligenza artificiale può predire la prognosi nel cancro al seno triplo negativo

I ricercatori del Karolinska Institutet in Svezia hanno studiato l'efficacia di diversi modelli di intelligenza artificiale nel predire la prognosi del carcinoma mammario triplo negativo analizzando alcune cellule immunitarie presenti all'interno del tumore. Lo studio, pubblicato sulla rivista eClinicalMedicine, rappresenta un passo importante verso l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella cura del cancro per migliorare la salute dei pazienti.

I linfociti infiltranti il tumore sono un tipo di cellula immunitaria che svolge un ruolo importante nella lotta contro il cancro. Quando sono presenti in un tumore, significa che il sistema immunitario sta cercando di attaccare e distruggere le cellule tumorali.

Queste cellule immunitarie potrebbero essere importanti per prevedere come una paziente con il cosiddetto carcinoma mammario triplo negativo risponderà al trattamento e come progredirà la malattia. Tuttavia, i risultati della valutazione delle cellule immunitarie possono variare quando sono i patologi a eseguirla. L'intelligenza artificiale (IA) potrebbe contribuire a standardizzare e automatizzare questo processo, ma è stato difficile dimostrare che l'IA sia sufficientemente efficace per l'uso in ambito sanitario.

Dieci modelli di intelligenza artificiale a confronto

I ricercatori hanno testato dieci diversi modelli di intelligenza artificiale e ne hanno confrontato la capacità di analizzare i linfociti infiltranti il tumore nei campioni di tessuto del cancro al seno triplo negativo.

I risultati hanno mostrato che i modelli di intelligenza artificiale presentavano prestazioni analitiche variabili. Nonostante queste differenze, otto modelli su dieci hanno mostrato una buona capacità predittiva, ovvero sono stati in grado di prevedere lo stato di salute futuro dei pazienti in modo simile.

"Anche i modelli addestrati su un numero inferiore di campioni hanno mostrato una buona capacità predittiva, indicando che i linfociti infiltranti il tumore sono un biomarcatore affidabile", ha affermato Balázs Aç, ricercatore presso il Dipartimento di Oncologia e Patologia del Karolinska Institutet.

È necessaria una ricerca indipendente

Lo studio dimostra che sono necessari ampi set di dati per confrontare diversi strumenti di intelligenza artificiale e garantirne la qualità prima dell'implementazione in ambito sanitario. Sebbene i risultati siano promettenti, sono necessarie ulteriori validazioni.

"Il nostro studio evidenzia l'importanza di studi indipendenti che imitino la pratica clinica reale", afferma Balazs Aç. "Solo attraverso tali sperimentazioni possiamo essere certi che gli strumenti di intelligenza artificiale siano affidabili ed efficaci per l'uso clinico".