23 MAG

2019

Argomenti , Titoli , Oncology , Rudi Van den Eynde

Cancro e intelligenza artificiale: prospettive (molto) concrete

L'intelligenza artificiale dovrebbe migliorare lo screening, la diagnosi e il trattamento di molti tumori. Alcune ricerche sono alquanto promettenti, in particolare nel campo dell’imaging medico, con validi risultati per quanto concerne  il tumore della pelle e il cancro della cervice uterina.   

L'intelligenza artificiale, sospesa tra mito e realtà, solleva molte fantasie nell'inconscio collettivo. Benché alcune macchine superino chiaramente le capacità umane, le minacce esistenziali descritte da Stephen Hawking o Elon Musk sono ancora lontane. Dall'apprendimento supervisionato alla totale autonomia della macchina il cammino rimane ancora lungo.

I recenti progressi tecnologici forniscono tuttavia delle prospettive molto concrete nell’ambito della salute. L'intelligenza artificiale dovrebbe favorire l'avvento di una medicina più precisa e soprattutto più personalizzata e sarà uno strumento prezioso d’aiuto per le decisioni mediche. Secondo la maggior parte degli esperti, il fattore umano rimarrà sempre un parametro decisivo, principalmente per questioni di esperienza e responsabilità. Nessuno strumento tecnologico permette attualmente di sostituire un esame clinico approfondito.

Ricerca, prevenzione, screening, diagnosi, cura: i campi di applicazione dell'IA sono quasi illimitati. Priorità mondiale per la salute pubblica, l'oncologia è attualmente oggetto di molti sviluppi. Per la precisione, i primi progressi sono già evidenti, soprattutto nel campo dell'imaging medico.

Risultati promettenti per il tumore della pelle ...

La diagnosi precoce del cancro è un problema importante per la sopravvivenza di molti pazienti in tutto il mondo. Quanto prima si riscontra la patologia, prima si potrà iniziare la cura e maggiori saranno le possibilità di guarigione. A tal proposito, alcune ricerche sembrano essere particolarmente promettenti. Un gruppo di ricercatori internazionali composto da tedeschi, americani e francesi hanno generato un algoritmo in grado di riconoscere un melanoma con un'efficacia del 95%, sulla base di semplici istantanee *. Indicatore particolare: la performance di questo strumento supera quella di 58 dermatologi originari di 17 paesi diversi (87%) e si rivela ancor più prezioso dato che si basa sull'analisi di 100 casi rari considerati complessi.

Un altro studio di riferimento conferma il pieno potenziale dell'intelligenza artificiale nel rilevare il tumore della pelle. Dermatologi e ingegneri della Stanford University (USA) hanno sviluppato una tecnologia in grado di distinguere i nei benigni e quelli maligni **. Basandosi su 130.000 immagini raccolte su Internet, l’IA riesce a differenziare più di 2.000 malattie della pelle. Il livello di conoscenza del software è uguale se non superiore a quello di 21 dermatologi con i quali si è confrontato.

Le sfide per la salute pubblica sono evidenti, in particolare in termini di incidenza e mortalità. Secondo l’International Agency for Research on Cancer (IARC), ogni anno vengono registrati 232.000 nuovi casi di melanoma maligno. La patologia causa quasi 55.000 morti all'anno.

... e il cancro della cervice uterina

L'abilità dell'intelligenza artificiale si riflette anche nella diagnosi precoce del cancro della cervice uterina. Alcuni ricercatori americani hanno sviluppato un algoritmo in grado di identificare le lesioni precancerose in fotografie, con una percentuale di successo del 91% ***. Va precisato che lo strumento è stato addestrato su una banca di 60.000 immagini di cervici uterine sane e patologiche. I risultati sono sorprendenti, poiché il livello di precisione della macchina risulta essere molto più alto di quello delle tecniche convenzionali, ovvero la lettura delle immagini scattate al colposcopio da esperti (69%) o l'analisi citologica della cervice uterina ( 71%).

Anche in questo caso, la sfida sarà quella di facilitare il rilevamento di questo tumore in una fase iniziale, in particolare nei paesi in via di sviluppo dove si registra la stragrande maggioranza dei decessi. Secondo l'OMS, il cancro alla cervice uterina è il quarto tumore più diagnosticato al mondo con 570.000 casi segnalati nel 2018. Nei paesi sviluppati, l'uso diffuso dello screening di routine tra le popolazioni a rischio e le molteplici campagne di vaccinazione contro diverse forme di HPV hanno contribuito in modo significativo alla riduzione della mortalità per cancro della cervice uterina. L'intelligenza artificiale potrebbe aumentare ulteriormente questa tendenza incoraggiante.

Sfide multiple

Per sua natura proteiforme, l'intelligenza artificiale offre diverse opportunità. Ad esempio, l'analisi predittiva potrebbe aiutare a rafforzare la prevenzione del cancro anticipando meglio i rischi comportamentali. Potrebbe anche permettere di ottimizzare i protocolli di ricerca clinica. Gli esperti lo considerano un modo per consolidare la fattibilità degli studi, per migliorare la prevedibilità degli effetti terapeutici, ma anche per misurare meglio l'utilità delle soluzioni messe in atto. In realtà, il futuro dell'intelligenza artificiale dipenderà in gran parte dallo sfruttamento dei dati relativi alla salute i quali rappresentano la sua forza trainante. Tutti riconoscono che i progressi nel machine learning dipenderanno principalmente dalla qualità delle informazioni fornite dall'uomo.

Meno costoso, più veloce e spesso più efficace, l'uso dell'intelligenza artificiale dovrebbe permettere di ridurre la prevalenza e l'incidenza di molti tumori. Gli studi più avanzati riguardano il campo dell'imaging, ma altri progetti di ricerca sono in opera, quali una valutazione più dettagliata dell'aggressività del tumore o un targeting più preciso dei pazienti idonei per alcune terapie (vedi riquadro). La sfida principale sarà sostenere gli sviluppi più promettenti nell'interesse generale. Un approccio salvavita a cui Candriam intende partecipare pienamente identificando, selezionando e sostenendo le aziende più dinamiche all'interno di questo settore strategico.

Immunoterapia: verso una migliore definizione dei pazienti eleggibili?

La notizia ha avuto un certo impatto all'interno della comunità scientifica internazionale. Dei ricercatori francesi hanno sviluppato e condotto un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di prevedere la risposta di un paziente a un'immunoterapia sulla base di immagini prodotte da uno scanner ****. Questa tecnica è considerata una valida alternativa alla biopsia perché è meno invasiva e soprattutto meno rischiosa (a seconda della posizione del tumore). Riduce anche il costo della cura che è alquanto onerosa. Potrebbero quindi essere curati più pazienti idonei, con significativi risparmi per i sistemi sanitari. Allo stato attuale,  questa tecnologia è in grado di determinare correttamente il profilo immunitario di un tumore in quasi il 60% dei casi. La ricerca prosegue al fine di migliorare questi risultati già molto promettenti. 


[*] "Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists": Annals of Oncology (May 2018).
[**] "Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks": Nature (February 2017). 
[***] "An observational study of deep learning and automated evaluation of cervical images for cancer screening": Journal of the National Cancer Institute (January 2019). 
[****] "A radiomics approach to assess tumour-infiltrating CD8 cells and response to anti-PD-1 or anti-PD-L1 immunotherapy: an imaging biomarker, retrospective multicohort study": The Lancet (August 2018).