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Fibrosi polmonare idiopatica: Intelligenza artificiale aiuta per la cura

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Fibrosi polmonare idiopatica: un nuovo sistema basato sull’intelligenza artificiale è in grado di quantificare le lesioni polmonari e i volumi delle vie aeree respiratorie

Un nuovo sistema basato sull’intelligenza artificiale (AI) è stato in grado di quantificare con successo le lesioni polmonari e i volumi delle vie aeree respiratorie all’imaging mediante Tac toracica effettuata in pazienti affetti da fibrosi polmonare idiopatica (IPF). Lo studio è stato recentemente pubblicato su Annals of the American Thoracic Society e suggerisce come il nuovo software implementato potrebbe migliorare la prognosi di questi pazienti.

Razionale e disegno dello studio
Il crescente interesse a stimare in modo accurato la prognosi dei pazienti affetti da IPF nella pratica clinica, in ragione dello sviluppo di farmaci efficaci per il trattamento di questa condizione, ha sollecitato la messa a punto di un software basato sull’AI per l’analisi delle immagini ottenute mediante Tac toracica delle anomalie del parenchima polmonare e delle vie aeree respiratorie. Lo studio in questione ne ha voluto esplorare l’importanza prognostica in pazienti con IPF.

Per prima cosa, i ricercatori hanno applicato il software di AI da loro implementato su 304 scansioni effettuate mediante Tac a risoluzione elevata provenienti da pazienti con malattie polmonari diffuse.

AIQCT (questo il nome in sigla del software applicato all’imaging mediante Tac toracica) ha categorizzato e quantificato in modo automatico 10 tipologie di pattern parenchimali e di volumi delle vie aeree respiratorie.
Per validare questo sistema, i ricercatori hanno messo a confronto le percentuali delle superfici di ciascuna lesione polmonare, quantificate mediante AIQCT, con quelle dei punteggi visuali mediante impiego di 30 immagini piane ottenute mediante Tac a risoluzione elevata di pazienti con malattie polmonari.

Inoltre, sono state condotte anche analisi tridimensionali per similarità mediante impiego di immagini ottenute alla Tac a risoluzione elevata provenienti da 10 pazienti con IPF, per poi applicare AIQCT a 120 pazienti che erano stati sottoposti a scanning mediante Tac a risoluzione elevata e analizzare le associazioni esistenti tra i volumi misurati delle vie aeree respiratorie e la sopravvivenza.

Risultati principali
Le correlazioni tra il sistema AIQCT e i punteggi visuali erano di entità da moderata a forte in relazione al pattern parenchimale, con un coefficiente di correlazione compreso tra 0,44 e 0,95.

Nel corso di un follow-up avente una durata mediana di 2.184 giorni, si sono avuti 66 decessi, mentre un paziente è stato sottoposto a trapianto polmonare.

E’ emerso, inoltre, che i volumi bronchiali (adjusted HR = 1,33; IC95%=1,16-1,53) e i volumi polmonari nella norma (aHR = 0,97; IC95%=0,94-0,99) erano indipendentemente associati con la sopravvivenza dopo correzione in base allo stadio di IPF per fisiologia polmonare, età e sesso di appartenenza.

Riassumendo
“Lo studio ha mostrato che i volumi bronchiali e quelli polmonari nella norma, valutati mediante AIQCT, sono parametri prognostici indipendenti di IPF – scrivono i ricercatori nelle conclusioni del lavoro”. “A questo punto – aggiungono – sono necessari studi ulteriori che siano in grado di chiarire le differenze esistenti tra i diversi software di AI applicati alla Tac toracica in grado di quantificare le lesioni di parenchima polmonare”.

Bibliografia
Handa T, et al. Novel Artificial Intelligence-based Technology for Chest Computed Tomography Analysis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis Ann Am Thorac Soc. 2022;doi:10.1513/AnnalsATS.202101-044OC.
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