Dal Cnr-Iit di Pisa un sistema di intelligenza artificiale che aiuta a prevedere le possibilità di riammalarsi e che quindi potrebbe rivelarsi utile per indirizzare meglio le scelte terapeutiche

Quello della prostata è il quarto tipo di tumore più comunemente diagnosticato. Dopo l’asportazione della ghiandola prostatica, circa il 15% dei pazienti operati è considerato ad alto rischio di recidiva, motivo per cui si raccomanda un’attenta sorveglianza per individuare precocemente un eventuale ricomparsa del cancro e scegliere la strategia terapeutica più opportuna. Ora un algoritmo messo a punto da ricercatori dell’Istituto di informatica e telematica del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr) di Pisa potrebbe aiutare a prevedere in anticipo l’insorgenza della recidiva con ricadute importanti per la scelta delle terapie da proporre ai pazienti. Lo rivela uno studio pubblicato di recente sulla rivista Scientific Reports.

Il sistema di intelligenza artificiale

Per predire con alta precisione l’epoca di insorgenza della recidiva, addirittura l’anno in cui potrebbe verificarsi, gli studiosi del Cnr hanno utilizzato un database di sequenze genetiche ottenute grazie alle biopsie effettuate su 1.240 pazienti e messo a punto un metodo computazionale di apprendimento automatico per analizzarle.

«La metodologia adottata in questo studio ha permesso di ottenere dati migliori e più raffinati rispetto ai risultati ottenuti nel 2021 nella predizione della sopravvivenza a cinque anni di pazienti con tumore al seno dopo l’asportazione chirurgica e l’applicazione di terapie post-operatorie – spiega Marco Pellegrini, dirigente di ricerca del Cnr-Iit e autore della pubblicazione -. In particolare, le predizioni di recidiva del tumore alla prostata utilizzano un più ampio spettro di marcatori genetici integrandoli con i marcatori clinici già correntemente in uso per migliorare le prestazioni».

Le ricadute

Il sistema messo a punto al Cnr potrebbe rivelarsi di grande aiuto per scegliere la terapia più appropriata per il tumore alla prostata in funzione del rischio di recidiva. «L’approccio proposto consente una più precisa stratificazione post-chirurgica dei pazienti all’interno della categoria clinica ad alto rischio, con un potenziale impatto sul regime di sorveglianza e sulla tempistica delle decisioni terapeutiche, integrando i metodi prognostici esistenti» fa notare Pellegrini. 

In questo modo i pazienti potrebbero usufruire di trattamenti ancora più personalizzati, con maggiori possibilità di sopravvivenza. 

Nei prossimi tre anni un sistema diagnostico basato sul nuovo algoritmo verrà sviluppato nell’ambito del progetto “Tuscany Health Ecosystem”, finanziato dal Pnrr.