REDAZIONE SALUTE

Tumori al cervello: come l’Intelligenza Artificiale può aiutare a verificarne gli sviluppi

Lo studio condotto dai ricercatori di Irccs Humanitas, con i colleghi della Sapienza e dell’università di Tubinga

Un laboratorio all'Humanitas (Archivio)

Un laboratorio all'Humanitas (Archivio)

Milano, 29 maggio 2025 – L’intelligenza artificiale al servizio della scienza. Uno degli ultimi sviluppi che mostrano le potenzialità dell’AI in campo sanitario è stato analizzato da un team di ricercatori dell’Humanitas, in collaborazione con i colleghi della Sapienza di Roma e dell’University Hospital di Tubinga.

Il tema? I tumori al cervello e le sue evoluzioni a seguito del trattamento radioterapico delle metastasi.

Il quesito

Alla base della ricerca c’è una sfida diagnostica cruciale nel campo: distinguere tra le alterazioni radio-indotte del tessuto cerebrale e la progressione del tumore. Le tecniche diagnostiche convenzionali, come la risonanza magnetica, spesso non sono dirimenti, perché le caratteristiche radiologiche dei due tipi di tessuto sono molto simili.

Secondo i risultati di un nuovo studio pubblicato su Neuro Oncology, l’Intelligenza Artificiale potrebbe superare queste limitazioni: i risultati dimostrano la superiorità dell’AI nel distinguere tra radionecrosi e progressione tumorale in pazienti con metastasi cerebrali sottoposti a radiochirurgia stereotassica, una tecnica di radioterapia ad alta precisione.

Il lavoro

La ricerca, condotta da un team multidisciplinare di neuroradiologi, oncologi, radioterapisti e patologi in collaborazione tra Irccs Istituto Clinico Humanitas, Università La Sapienza di Roma e l’University Hospital di Tubinga, è stata coordinata dal professor Letterio Politi, responsabile della Neuroradiologia di Irccs Istituto Clinico Humanitas, e dalla professoressa Marta Scorsetti, responsabile di Radioterapia e Radiochirurgia, entrambi docenti di Humanitas University.

I ricercatori hanno analizzato retrospettivamente 124 lesioni cerebrali in pazienti sottoposti a radioterapia stereotassica per le quali era disponibile una conferma istologica, ottenuta tramite biopsia o resezione chirurgica.

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Il metodo

Lo studio ha impiegato approcci di radiomica, che estraggono informazioni quantitative dalle immagini mediche, e modelli di deep learning, algoritmi di AI che sfruttano reti neurali artificiali per apprendere.

I risultati hanno mostrato che gli algoritmi di Intelligenza Artificiale sono in grado di distinguere con elevata accuratezza la radionecrosi dalla progressione tumorale. L’algoritmo, dopo essere stato allenato sui casi clinici dell’ospedale, è stato testato retrospettivamente su un gruppo di pazienti esterno, che ha permesso di validare l’approccio e generalizzare i risultati.

Marta Scorsetti, responsabile di Radioterapia e Radiochirurgia all'Humanitas
Marta Scorsetti, responsabile di Radioterapia e Radiochirurgia all'Humanitas

Le prospettive

Fra i protagonisti dello studio c’è, certamente, una certa soddisfazione, oltre che una legittima prudenza nel prevedere i possibili sviluppi del loro lavoro. "La radiochirurgia stereotassica è una tecnica efficace per il trattamento delle metastasi cerebrali – spiega Marta Scorsetti – Tuttavia la distinzione tra radionecrosi, un effetto collaterale del trattamento, e la progressione del tumore può essere complessa. La nostra ricerca dimostra che l’AI ha il potenziale per fornire uno strumento diagnostico più accurato, potenzialmente in grado di ridurre la necessità di procedure bioptiche o chirurgiche esplorative”.

“Anche se saranno necessari ulteriori ricerche per validare questi modelli in popolazioni più ampie di pazienti, i risultati ottenuti sono promettenti e suggeriscono che l’AI potrebbe diventare uno strumento prezioso a supporto del lavoro dei neuroradiologi di oggi e di domani", afferma Letterio Politi, oggi anche alla guida del corso di laurea magistrale in Data analytics and artificial intelligence in health sciences, nato dalla collaborazione tra Humanitas University e l’Universitá Bocconi per unire competenze biomediche e sanitarie ad expertise di AI, data science e data analytics.

Concludono Scorsetti e Politi: "La ricerca rappresenta un importante passo avanti nel campo della neuro-oncologia e un’ulteriore dimostrazione di come tecnologie avanzate e lavoro multidisciplinare possano combinarsi per migliorare le nostre capacità di diagnosi e cura, avvicinandosi sempre più ad approcci di medicina di precisione”.