Importante progresso nella diagnosi e nel trattamento del cancro al cervello, grazie all'intelligenza artificiale.

Ricercatori della Macquarie University di Sydney, guidati dal neurochirurgo italiano Antonio Di Ieva, vi hanno fatto ricorso combinandola con una tecnica di risonanza magnetica detta 2HG Magnetic Resonance Spectroscopy, per ottenere immagini estremamente dettagliate del cervello, con l'obiettivo di accelerare la diagnosi e di eliminare interventi chirurgici non necessari.

Le tecnologie combinate - riferisce lo studioso sul sito dell'università - analizzano campioni chirurgici e identificano una mutazione genetica che permette ai medici di confermare accuratamente la diagnosi del tipo di glioma - il tumore cerebrale primario più comune. L'esistenza della mutazione, che di norma può essere identificata solo con una biopsia del tumore cerebrale, permette ai medici di determinare se un paziente ha prospettive di sopravvivenza «lunghe o brevi».

Un metodo di intelligenza artificiale chiamato 'deep learning' è stato sperimentato dal professor Di Ieva per analizzare campioni chirurgici di glioblastoma e quindi individuare prima di un intervento chirurgico se la mutazione genetica è presente, senza dover ricorrere ad analisi patologiche. «Invece delle due settimane necessarie a un patologo per individuare l'esistenza della mutazione, registriamo semplicemente un'immagine del campione e analizziamo il modello con una tecnica di deep learning per verificare se la mutazione è presente», scrive lo studioso.

Sono ora in corso nel mondo sperimentazioni per utilizzare la mutazione, detta gene IDH, come obiettivo di vaccini specifici, aprendo così nuove possibilità nel trattamento di cancro al cervello.