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Attualità venerdì 23 luglio 2021 ore 14:08

Intelligenza artificiale contro il tumore al seno

Il Cnr di Pisa

Sviluppata al Cnr una metodologia in grado di prevedere all'80% la sopravvivenza della paziente a 5 anni dall’asportazione del tessuto tumorale



PISA — Una nuova metodologia messa a punto dai ricercatori del Cnr-Iit potrà fornire un importante contributo alle decisioni cliniche sulla terapia per il tumore al seno e la possibilità di personalizzare la cura con più alte probabilità di sopravvivenza. Si tratta tuttavia di una metodologia "predittiva", basata su genetica da un lato e intelligenza artificiale dall'altro, i cui aspetti etici andrebbero valutati con attenzione.

Il tumore al seno è tra le principali cause di decesso in Europa. L’incidenza annua di nuovi casi in Europa nel 2019 è di 92,9 donne per 100mila donne; mentre il tasso di mortalità annuo, è di 23,1 su 100mila. Per una paziente affetta da tumore al seno che abbia subito l’asportazione chirurgica del tessuto tumorale, è necessario decidere un percorso di cura post-operatorio che prevenga la recidiva della malattia tumorale e la formazione di metastasi. Una recente ricerca dell’Istituto di informatica e telematica del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Iit), con sede nell'Area di Pisa, spiega che con l’utilizzo di una lista di geni marcatori e di un metodo computazionale per analizzarli è possibile predire la sopravvivenza di una paziente a 5 anni dopo l’asportazione del tessuto tumorale, in dipendenza del percorso terapeutico scelto. 

Lo studio è stato pubblicato su Scientific Reports, rivista del gruppo Nature, e per il metodo computazionale è stato avviato il percorso di registrazione del brevetto Italia, negli Stati Uniti e nella Comunità europea".

"Le misurazioni ed analisi effettuate su un database di sequenze genetiche di esami di biopsie di un gruppo di 2000 pazienti, grazie all’applicazione dell’Intelligenza artificiale, indicano una capacità predittiva superiore a quella dei metodi attualmente in uso" hanno spiegato dal Cnr.

“La nostra invenzione metodologica ha seguito due direttrici - ha riferito Marco Pellegrini dirigente di ricerca del Cnr-Iit -. Da un lato abbiamo attinto al sequenziamento genetico e a biomarcatori di campioni di tessuto asportato, dall’altro abbiamo inserito ed analizzato questi dati in un “predittore” uno strumento di intelligenza artificiale basato su un nuovo algoritmo. Ciò ha consentito di raggiungere un’accuratezza di predizione dell’80% ed in alcuni casi del 90%”.

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