Un team di studiosi del Case Western Reserve University si sono serviti dell’intelligenza artificiale (AI) per individuare nuovi biomarcatori per in carcinoma mammario in grado di prevedere se il tumore al seno tornerà dopo le terapie. Non solo, sarà possibile identificatrli da campioni di biopsia tissutale acquisiti di routine del cancro al seno in fase iniziale. (1)
I risultati dello studio sono stati pubblicati sulla rivista scientifica npj Breast Cancer.
Nuovi biomarcatori del cancro al seno: qualche dettaglio sulla ricerca
Il fulcro di questa intuizione iniziale è il collagene, una proteina comune che si trova in tutto il nostro organismo, compreso il tessuto mammario. Studi precedenti avevano suggerito che la rete di collagene, o la disposizione delle fibre, fosse fortemente correlata all’aggressività del cancro al seno. Ma questo lavoro dei ricercatori della Case Western Reserve ha evidenziato in modo definitivo il ruolo fondamentale del collagene, utilizzando solo vetrini per biopsia tissutale standard e intelligenza artificiale.
I ricercatori, utilizzando la tecnologia di apprendimento automatico per analizzare un set di dati di campioni di tessuto digitalizzati da pazienti con cancro al seno, sono stati in grado di dimostrare che una disposizione ben ordinata del collagene corrisponde a nuovi biomarcatori che diventano un prognostico chiave per un tumore aggressivo e una probabile recidiva.
Al contrario, hanno dimostrato che un’infrastruttura di collagene disordinata o danneggiata non solo indica un risultato migliore, ma in realtà ne promuove uno. Hanno altresì rivelato che la rete di collagene disordinata impedisce a un tumore altrimenti aggressivo di migrare fuori dal tessuto mammario e aiuta a prevenirne il ritorno dopo vari trattamenti contro il cancro come la chemioterapia.
“Sembra controintuitivo, ma le fibre di collagene svolgono un ruolo nella migrazione del tumore“, ha affermato Anant Madabhushi, professore di ingegneria biomedica del Donnell Institute presso la Case Western Reserve e capo del Center for Computational Imaging and Personalized Diagnostics (CCIPD). “Un modo per capirlo è dire che se l’autostrada del collagene è in condizioni terribili, è più difficile per il tumore migrare, ma se è liscia e organizzata, rende più facile per il tumore fare l’autostop”.
La ricercatrice Haojia Li, che ha guidato la ricerca, ritiene che il progetto sia importante perché conferma i risultati di altre ricerche pubblicate che hanno suggerito che il collagene altamente organizzato indica una prognosi peggiore.È stato realizzato con immagini digitalizzate di quei semplici vetrini di tessuto, suggerendo che il metodo per rintracciare nuovi biomarcatori potrebbe diventare parte della routine di un patologo.
Gli attuali metodi per esaminare e studiare l’architettura del collagene richiedono un microscopio elettronico costoso e meno comune: “Il nostro metodo renderebbe la previsione dei risultati molto più disponibile a più medici e negli ospedali che non hanno le risorse per avere un microscopio di imaging avanzato”, ha detto Li. “Ecco perché è così eccitante, perché può dare al medico le informazioni di cui ha bisogno per guidare il modo aggressivo di trattare il cancro”.
Il lavoro computazionale è stato svolto nel 2020, sulla base di un set di dati di campioni di tessuto di routine, noti come vetrini coloranti H&E (ematossilina ed eosina), prelevati da pazienti con diagnosi di carcinoma mammario positivo al recettore degli estrogeni (ER+) in fase iniziale.
Il cancro al seno è la seconda causa di morte per cancro tra le donne negli Stati Uniti, con circa l’80% di questi tumori ER+ e il 64% in fase iniziale, ha affermato Li.
Madabhushi ha affermato che poiché i modelli costruiti dal suo gruppo di esperti sono stati convalidati su un set di dati di studi clinici completo, “fornirebbe un livello di prova più elevato per quanto riguarda la validità della firma del collagene” e che funzionerebbe anche come “un naturale seguito“. nella validazione di studi clinici prospettici.
Madabhushi ha istituito il CCIPD presso la Case Western Reserve nel 2012. Il laboratorio ora comprende oltre 70 ricercatori ed è leader globale nel rilevamento, nella diagnosi e nella caratterizzazione di vari tipi di cancro e altre malattie, incluso il cancro al seno, combinando imaging medico, apprendimento automatico e intelligenza artificiale .
Alcuni dei lavori più recenti del laboratorio, in collaborazione con la New York University e la Yale University, hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per prevedere quali pazienti con cancro del polmone trarrebbero beneficio dalla chemioterapia adiuvante basata su immagini di diapositive di tessuto. Questo progresso è stato nominato dalla rivista Prevention come una delle 10 migliori scoperte mediche del 2018.
Nuovi biomarcatori: l’A.I. prevede quali lesioni mammarie precancerose si cronicizzeranno in cancro avanzato
Una nuova ricerca portata avanti dalla Case Western Reserve University potrebbe aiutare a determinare meglio quali pazienti con diagnosi di carcinoma mammario pre-maligno comunemente allo stadio 0 possono progredire verso un carcinoma mammario invasivo e quindi potrebbero beneficiare di una terapia aggiuntiva oltre alla sola chirurgia.
“Nel momento in cui una lumpectomia del tessuto mammario rivela un tumore precanceroso , la maggior parte delle donne viene sottoposta a un intervento chirurgico per rimuovere il resto del tessuto interessato e ad alcune viene somministrata anche la radioterapia” , ha affermato Anant Madabhushi, F. Alex Nason Professore II di ingegneria biomedica presso il Caso Scuola di Ingegneria.
“I test attuali pongono i pazienti ad alto rischio, a basso rischio e a rischio indeterminato, ma poi trattano comunque quegli “indeterminati con radiazioni”, ha continuato Madabhushi, il cui Centro per l’imaging computazionale e la diagnostica personalizzata (CCIPD) ha condotto la nuova ricerca. “Essi sbagliano per eccesso di cautela, ma stiamo dicendo che sembra che dovrebbe andare nella direzione opposta: il mezzo dovrebbe essere classificato con il rischio più basso”.
“In breve, probabilmente stiamo trattando eccessivamente i pazienti”, ha continuato Madabhushi. “Questo va contro la saggezza prevalente, ma è quello che sta scoprendo la nostra analisi”.
Il Tumore al seno allo stadio 0 è il tipo più comune ed è noto clinicamente come carcinoma duttale in situ (DCIS), indicando che lo sviluppo delle cellule cancerose inizia nei dotti lattiferi. Haojia Li ha utilizzato un programma per computer per analizzare l’architettura spaziale, la trama e l’orientamento delle singole cellule e nuclei da campioni di tessuto lumpectomia scansionati e digitalizzati da 62 pazienti DCIS.
Il risultato: sia la dimensione che l’orientamento dei tumori caratterizzati come “indeterminati” erano in realtà molto più vicini a quelli confermati come a basso rischio di recidiva da un costoso test genetico chiamato Oncotype DX.
La ricercatrice ha quindi convalidato le caratteristiche che distinguevano i gruppi di oncotipi a basso e alto rischio nel predire la probabilità di progressione da DCIS a carcinoma duttale invasivo in un gruppo indipendente di 30 pazienti: “Questo potrebbe essere uno strumento per determinare chi ha veramente bisogno della radiazione, o chi ha bisogno del test genetico, che è anche molto costoso”, ha detto.
Madabhushi ha istituito il CCIPD presso la Case Western Reserve nel 2012. Il laboratorio ora comprende quasi 60 ricercatori. Il laboratorio è diventato un leader globale nel rilevamento, diagnosi e caratterizzazione di vari tipi di cancro e altre malattie, incluso il cancro al seno, combinando imaging medico, apprendimento automatico e intelligenza artificiale (AI).
Secondo la fondazione Veronesi, il cancro al seno a stadio zero
indica i carcinomi in situ, sia duttali sia lobulari. Per l’Airc :” La stadiazione è un modo per descrivere in maniera schematica quanto è grande un tumore e quanto si è esteso rispetto alla sede originale di sviluppo“.
“Lo stadio 1 si riferisce a tumori in fase iniziale, che misurano meno di 2 centimetri, hanno superato le pareti dei dotti galattofori o dei lobuli da cui hanno avuto origine, ma non si sono diffusi ai linfonodi né ad altre parti del corpo. Il trattamento per queste forme tumorali consiste nella rimozione chirurgica della formazione”.
Lo stadio 2 viene diagnosticato in tumori in stadio più avanzato ma con un’ottima risposta alle cure. Lo stadio 2 può interessare di tumori di medie dimensioni (da 2 a oltre 5 centimetri) che non si sono diffusi ai linfonodi o di tumori di dimensioni più piccole (fino a 5 centimetri) che hanno già raggiunto
i linfonodi.
I tumori allo stadio 3 sono neoplasie localmente avanzate. Indipendentemente dalla loro dimensione: ” Si sono estesi ai linfonodi o alle aree nelle immediate vicinanze del seno (pelle, parete toracica al di sotto del seno). Il trattamento per i tumori al seno di stadio 3 è più complesso di quello impiegato negli stadi iniziali”.
Lo stadio 4 infine riguarda i tumori metastatici che si sono diffusi ad altri organi: ossa, fegato, polmoni sono le sedi più frequenti. Una diagnosi di tumore al seno metastatico è grave ma non è una sentenza di morte: “ Oggi l’aspettativa di vita media è prossima ai cinque anni, ma si tratta di un dato che nasconde una grande variabilità condizionata da quanto il tumore è esteso, da quali organi ha colpito, dalle sue caratteristiche, da quanto risponde alle terapie, dall’età e dallo stato di salute della paziente”.
L’intervento di prima scelta è quello meno invasivo possibile in relazione alle caratteristiche del tumore: per tumori molto piccoli si può optare per la tumorectomia, cioè l’asportazione del solo tumore e di un piccolo bordo di tessuto normale che lo circonda. Più spesso è necessario eseguire una quadrantectomia (cioè l’asportazione di circa un quarto della mammella)”.
Le cellule tumorali differiscono nettamente nel comportamento rispetto alle cellule sane. Esse si sviluppano e proliferano con una dinamica disordinata, e non cessano la loro attività vitale come e quando dovrebbero. Questo comportamento dà vita ad una massa tumorale che a differenza di un tessuto sano tende ad aumentare le dimensioni, e non solo le cellule della massa tumorale riescono a staccarsi e migrare, attraverso il sistema linfatico e/o il flusso sanguigno, in altre parti del corpo dando origine a nuove colonie di cellule cancerose chiamate metastasi.
“La stadiazione definisce in quale fase di questo processo si trova il tumore, ed è quindi un aspetto fondamentale della diagnosi, poiché da queste caratteristiche può dipendere la prognosi della malattia e il tipo di trattamento più appropriato da adottare”, spiega il sito dell’AIRC.