Una nuova tecnologia basata sull’intelligenza artificiale sviluppato dai ricercatori del Cedars-Sinai, ha predetto con accuratezza quali soggetti sarebbero stati colpiti dall‘adenocarcinoma duttale pancreatico, basandosi su come apparivano le loro immagini di scansione TC anni prima della diagnosi della malattia. Si tratta di un risultato importantissimo per tutta l’oncologia, perché stiamo parlando di uno strumento capace I risultati di prevenire un decorso infausto del tipo di cancro attraverso la diagnosi precoce di uno dei tumori più difficili da trattare.
I risultati della ricerca sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Cancer Biomarkers.
Adenocarcinoma duttale pancreatico: che cos’è?
L’adenocarcinoma duttale pancreatico (PDAC) è una neoplasia letale altamente aggressiva caratterizzata dalla mancanza di una diagnosi precoce e che non risponde adeguatamente alle terapie farmacologiche.
Si tratta della tipologia più comune di cancro al pancreas e si sviluppa nel compartimento esocrino: arriva a toccare oltre il 90% dei casi di cancro del pancreas. Nonostante i progressi fatti dall’oncologia sullo studio della biologia del tumore del PDAC e lo sviluppo di nuovi regimi terapeutici, stiamo parlando di un tumore che ha un tasso di sopravvivenza medio a 5 anni inferiore al 10%.
Quasi il 60%-70% dei casi di adenocarcinoma duttale pancreatico deriva dalla testa del pancreas e questi casi vengono solitamente diagnosticati prima dei tumori derivanti dal corpo e dalla coda, poiché la testa del pancreas contiene il dotto biliare comune.
I principali e più comuni sintomi interessano un calo ponderale, dolore addominale e ittero sono i sintomi più comuni. I sintomi meno comuni invece includono il diabete di tipo 2 di nuova insorgenza e la malattia tromboembolica. I trattamenti classici come la chemioterapia, la chirurgia e la radioterapia sono stati ampiamente utilizzati, ma non hanno mostrato miglioramenti significativi negli esiti clinici.
La sopravvivenza globale per l’adenocarcinoma duttale pancreatico rimane scarsa e meno del 20% dei pazienti colpiti sopravvive oltre la fine del primo anno. La resezione chirurgica e la chemioterapia sono riuscite a migliorare la sopravvivenza dei pazienti con carcinoma pancreatico in stadio iniziale, ma questi trattamenti non sono sufficienti per i pazienti con stadi avanzati della malattia.
Adenocarcinoma duttale pancreatico: prevenirlo con l’intelligenza artificiale
“Questo strumento di intelligenza artificiale è stato in grado di catturare e quantificare segni molto sottili e precoci di adenocarcinoma duttale pancreatico nelle scansioni TC anni prima del verificarsi della malattia. Questi sono segni che l’occhio umano non sarebbe mai in grado di discernere“, ha affermato Debiao Li, direttore del Biomedical Imaging Research Institute, professore di scienze biomediche e imaging al Cedars-Sinai e autore senior e corrispondente dello studio. Li è anche la cattedra Karl Storz in chirurgia mininvasiva in onore di George Berci.
L’adenocarcinoma duttale pancreatico non è solo il tipo più comune di cancro del pancreas, ma è anche quello dalle diagnosi tardive infauste. Come già spiegato, meno del 10% delle persone a cui è stata diagnosticata la malattia vive più di cinque anni dopo la diagnosi o l’inizio del trattamento, ma studi recenti hanno riportato che la scoperta precoce del cancro può aumentare i tassi di sopravvivenza fino al 50%. Tuttavia, al momento non esiste un modo semplice per diagnosticare precocemente il cancro del pancreas.
“Non ci sono sintomi unici che possono fornire una diagnosi precoce per l’adenocarcinoma duttale pancreatico“, ha affermato Stephen J. Pandol, direttore della ricerca sul pancreas di base e traslazionale e direttore del programma del Gastroenterology Fellowship Program presso Cedars-Sinai, e un altro autore di lo studio. “Questo strumento di intelligenza artificiale può eventualmente essere utilizzato per rilevare precocemente la malattia nelle persone sottoposte a scansioni TC per dolore addominale o altri problemi”.
Lo strumento AI è stato addestrato per analizzare queste immagini TC pre-diagnostiche di persone con cancro al pancreas e confrontarle con immagini TC di 36 persone che non hanno sviluppato il cancro. I ricercatori hanno riferito che il modello era accurato all’86% nell’identificare le persone che alla fine avrebbero scoperto di avere un cancro al pancreas e quelle che non avrebbero sviluppato il cancro.
I ricercatori stanno attualmente raccogliendo dati da migliaia di pazienti nei centri sanitari negli Stati Uniti per continuare a studiare la capacità di previsione dell’intelligenza artificiale.
