Nature: classificazione rapida dei tumori durante l’intervento chirurgico con l’ausilio dell’intelligenza artificiale.
Nuovo metodo di diagnosi molecolare in tempo reale supporta le decisioni chirurgiche e potenzia le prospettive di prognosi.
Uno studio pubblicato su Nature presenta un metodo innovativo per la classificazione rapida dei tumori del sistema nervoso centrale (CNS) durante gli interventi chirurgici. Questa tecnica unisce la sequenziazione rapida del DNA e modelli avanzati di intelligenza artificiale (IA), permettendo una diagnosi molecolare in meno di 90 minuti.
Il trattamento primario dei tumori CNS comprende la rimozione chirurgica. Questa procedura necessita di un’attenta valutazione per bilanciare l’estirpazione massima del tessuto tumorale, minimizzando contemporaneamente il rischio di danni neurologici e altre complicazioni. Attualmente, gli specialisti si affidano all’imaging preoperatorio e all’analisi istologica durante la chirurgia; tuttavia, questi metodi possono non essere sempre definitivi o accurati. La sequenziazione del DNA, che rileva i profili di metilazione, può offrire dati cruciali sull’origine e la prognosi di un tumore, ma i risultati richiedono generalmente diversi giorni per essere disponibili.
Per accelerare il processo, Jeroen de Ridder e il suo team hanno implementato una tecnologia di sequenziazione rapida denominata “nanopore sequencing”. Questa tecnica è più veloce rispetto ai metodi tradizionali, sebbene i dati generati coprano meno siti genetici. Per classificare i tumori CNS con questi dati limitati, i ricercatori hanno sviluppato uno strumento basato su rete neurale chiamato ‘Sturgeon’. Dopo un adeguato training e validazione con dati simulati, Sturgeon è stato testato su campioni reali di tumori CNS, classificando correttamente 45 dei 50 campioni esaminati in soli 20-40 minuti di sequenziazione. Durante 25 interventi chirurgici, Sturgeon ha identificato correttamente il 72% dei tumori (18 su 25), con un tempo di diagnosi inferiore a 90 minuti.
Questi risultati sottolineano come la diagnosi assistita da IA durante la chirurgia possa supportare efficacemente le decisioni dei neurochirurghi, migliorando potenzialmente la prognosi dei pazienti con tumori CNS.
Articolo Nature: Ultra-fast deep-learned CNS tumour classification during surgery. Classificazione ultra-rapida mediante deep learning di tumori del CNS durante la chirurgia. DOI 10.1038/s41586-023-06615-2 .
