Strumenti dotati di intelligenza artificiale potrebbero aiutare il patologo a identificare la sede iniziale dei tumori con origine primaria sconosciuta
L’intelligenza artificiale potrebbe a breve mettere lo zampino anche nella diagnosi dei cosiddetti tumori “di origine primaria sconosciuta” (in inglese “cancer of unknown primary”, CUP). Si tratta del 3-5 per cento circa dei casi totali di cancro: si presentano fin dalla diagnosi solo sotto forma di metastasi e i medici non sono in grado di identificarne l’origine e quindi il tipo. Le informazioni mancanti, che sono molto importanti per la scelta dei trattamenti più adatti ed efficaci, limitano le possibilità di cura di queste malattie.
Proprio su questi tipi di cancro si è concentrata l’attenzione di alcuni ricercatori, i cui risultati sono stati pubblicati ad aprile 2024 sulla rivista Nature Medicine. I ricercatori hanno descritto un nuovo sistema diagnostico, basato anche sull’uso di strumenti di intelligenza artificiale, che sembrerebbe in grado di identificare l’origine di questi tumori partendo dall’analisi delle cellule tumorali presenti nei fluidi che si accumulano nell’addome o nei polmoni.
“Capire qual è l’organo dal quale hanno origine le cellule metastatiche che troviamo nei CUP è importante, perché la scelta dei trattamenti dipende proprio dalla sede in cui si è formato il tumore” spiegano gli autori. La ragione è che le metastasi di un tumore, per esempio della mammella, assomigliano alle cellule di tumore mammario primario da cui si sono staccate, anche quando si trovano nel fegato o nel polmone.
I ricercatori hanno battezzato il sistema che hanno sviluppato con il nome di “TORCH”, acronimo inglese per “Tumor ORigin differentiation using Cytological Histology”, il metodo di differenziazione dell’origine del tumore tramite analisi citologiche. Il termine significa torcia: un richiamo all’obiettivo di chiarire un ambito ancora oscuro.
I ricercatori hanno dapprima raccolto un vasto database di circa 57.000 immagini di cellule metastatiche di tumori, circa la metà di origine nota, che erano state prelevate da pazienti di diversi centri clinici nel mondo, nei fluidi addominali o polmonari. Con le immagini ottenute da tumori di origine nota i ricercatori hanno addestrato il nuovo sistema diagnostico.
Le analisi sulla seconda metà, circa, delle immagini di cellule metastatiche di origine sconosciuta, hanno dimostrato che il sistema aveva una probabilità dell’83 per cento circa di prevedere con esattezza l’origine del tumore e di circa il 99 per cento che l’origine esatta del cancro si trovasse tra i primi 3 tipi di tumore indicati dal sistema. “Avere una lista dei primi tre è utile perché può aiutare i medici a ridurre il numero di possibilità e quindi di esami supplementari, spesso invasivi, in molti casi necessari per tentare di identificare l’origine di un tumore” spiegano gli autori. Ora serviranno ulteriori studi con i pazienti prima di poter portare questo strumento in clinica.
Referenze
Tian F, Liu D, Wei N, et al. Prediction of tumor origin in cancers of unknown primary origin with cytology-based deep learning. Nat Med. Published online April 16, 2024. doi:10.1038/s41591-024-02915-w. http://doi.org/10.1038/s41591-024-02915-w