Scienza
Immunoterapia: un algoritmo ne individua i benefici
Attualmente, solo il 20% circa di tutti i malati di cancro beneficia effettivamente dell’immunoterapia, un trattamento che differisce dalla chemioterapia in quanto utilizza farmaci per aiutare il sistema immunitario a combattere il cancro, mentre la chemioterapia utilizza farmaci per uccidere direttamente le cellule tumorali, secondo il National Cancer Institute. Il CCIPD, guidato da Anant Madabhushi, professore di ingegneria biomedica del Donnell Institute, è diventato un leader globale nella rilevazione, diagnosi e caratterizzazione di vari tumori e altre malattie combinando imaging medico, apprendimento automatico e intelligenza artificiale.
Questo nuovo lavoro segue altre recenti ricerche degli scienziati del CCIPD che hanno dimostrato che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono essere utilizzati per prevedere quali pazienti affetti da cancro del polmone trarranno beneficio dall’immunoterapia. In questa ricerca e in quelle precedenti, gli scienziati della Case Western Reserve e della Cleveland Clinic insegnano essenzialmente ai computer a cercare e identificare i modelli nelle scansioni TC prese quando viene diagnosticato per la prima volta il cancro del polmone per rivelare informazioni che avrebbero potuto essere utili se conosciute prima del trattamento. E mentre molti malati di cancro hanno tratto beneficio dall’immunoterapia, i ricercatori stanno cercando un modo migliore per identificare chi più probabilmente risponderebbe a quei trattamenti.
“È una scoperta importante perché mostra che i modelli radiomici delle scansioni TC di routine sono in grado di distinguere tre tipi di risposta nei pazienti con cancro del polmone sottoposti a trattamento immunoterapico: rispondenti, non rispondenti e iper-progressori”, ha detto Madabhushi, autore senior dello studio. “Al momento non ci sono biomarcatori convalidati per distinguere questo sottogruppo di pazienti ad alto rischio che non solo non traggono beneficio dall’immunoterapia, ma possono effettivamente sviluppare una rapida accelerazione della malattia durante il trattamento”, ha detto Pradnya Patil, MD, FACP, staff associato di Taussig Cancer Institute, Cleveland Clinic e autore dello studio. “L’analisi delle caratteristiche radiomiche sulle scansioni pre-trattamento eseguite di routine potrebbe fornire un mezzo non invasivo per identificare questi pazienti“, ha detto Patil. “Questo potrebbe rivelarsi uno strumento inestimabile per il trattamento dei medici determinando nel contempo la terapia sistemica ottimale per i loro pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule avanzato”.
Come con altre precedenti ricerche sul cancro presso il CCIPD, gli scienziati hanno nuovamente trovato alcuni degli indizi più significativi su quali pazienti sarebbero stati danneggiati dall’immunoterapia al di fuori del tumore. “Abbiamo notato che le caratteristiche radiomiche al di fuori del tumore erano più predittive di quelle all’interno del tumore, e anche i cambiamenti nei vasi sanguigni che circondano il nodulo erano più predittivi”, ha detto Vaidya. Questa ricerca più recente è stata condotta con i dati raccolti da 109 pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule trattati con immunoterapia, ha detto.
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