Due sorelle hanno aperto insieme un ristorante e nello stesso momento hanno ricevuto la diagnosi di cancro ai polmoni! Semplicemente perché questa è un'abitudine che hanno molte persone...

Di recente, una notizia straziante è diventata un argomento di attualità. Due sorelle aprirono insieme un piccolo ristorante e a entrambe fu diagnosticato un cancro ai polmoni! Tuttavia, le due sorelle avevano un'età compresa tra i 40 e i 50 anni e non avevano mai fumato, quindi un simile "raggruppamento familiare" di cancro ai polmoni è molto raro.

Le cause del cancro ai polmoni sono complesse e variegate e i sintomi iniziali non sono evidenti, il che rende la diagnosi piuttosto difficile. Allo stesso tempo, sia i fattori genetici che quelli ambientali possono indurre il cancro ai polmoni. Le "Linee guida dell'Associazione medica cinese per la diagnosi clinica e il trattamento del cancro ai polmoni (edizione 2022)" sottolineano che i fumi di cucina prodotti da metodi di cottura come la frittura e la frittura a immersione possono causare danni al DNA o cancerogenesi e rappresentano uno dei principali fattori di rischio per il cancro ai polmoni nelle donne non fumatrici in Cina.

Gli esperti hanno dedotto che le due laboriose sorelle lavoravano intensamente in cucina tutto il giorno e che i fumi contenevano una grande quantità di sostanze cancerogene come benzopirene, idrocarburi policiclici aromatici, ammine eterocicliche, butadiene, ecc., che molto probabilmente sono le cause del loro cancro ai polmoni!

La diagnosi precoce del cancro ai polmoni è fondamentale

Fortunatamente, le sorelle sono state sottoposte a visite mediche e controlli tempestivi e il tumore al polmone è stato rimosso il prima possibile, riducendo al minimo il tasso di recidiva e di mortalità.

Il cancro ai polmoni è il secondo tumore più diffuso al mondo e ha il tasso di mortalità più alto, rappresentando il 21% di tutti i decessi correlati al cancro. Attualmente, la diagnosi precoce del cancro ai polmoni resta una sfida seria. Rispetto ad altri tumori, il cancro ai polmoni ha un tasso di mortalità elevato. Tuttavia, solo il 20% circa dei casi confermati viene diagnosticato allo stadio I.

Ciò che è allarmante è che negli ultimi anni, oltre ai pazienti di sesso maschile, si sono aggiunte sempre più pazienti di sesso femminile, giovani e di mezza età. Nelle fasi iniziali non si manifestano sintomi evidenti. Quando si manifestano sintomi come dolore al petto ed emottisi, il medico si sottopone a visita medica. A quel punto, oltre il 70% dei pazienti ha raggiunto gli stadi intermedio e avanzato. Molte persone hanno perso la loro preziosa vita a causa di questa grave malattia.

Inoltre, con il rapido progresso della medicina, l'immunoterapia e la terapia mirata per i pazienti affetti da cancro al polmone hanno fatto notevoli progressi, ma la loro efficacia è ancora instabile. Pertanto, sviluppare strumenti di diagnosi precoce altamente sensibili e specifici per il cancro ai polmoni è fondamentale per salvaguardare la salute umana!

L'intelligenza artificiale aiuta a diagnosticare precocemente il cancro ai polmoni

Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale (IA) è diventata un argomento di grande attualità, suscitando grande interesse da parte di scienziati e medici per il suo potenziale ruolo nel cancro ai polmoni e si prevede che diventerà uno strumento potente per la diagnosi precoce del cancro ai polmoni!

L'intelligenza artificiale svolge un ruolo fondamentale nello screening, nella diagnosi e nel trattamento del cancro ai polmoni. Aiuta ad analizzare e interpretare informazioni mediche complesse, aiutando in ultima analisi i medici a diagnosticare meglio, gestire il trattamento e prevedere la prognosi di vari casi clinici. Attualmente, la FDA ha approvato l'applicazione dell'intelligenza artificiale in molteplici aree di trattamento clinico.

Prendendo ad esempio l'eterogeneità del cancro ai polmoni, questo è diventato un importante campo di applicazione dell'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale si concentra principalmente sulle modalità di screening del cancro al polmone: tecniche di imaging (individuazione, segmentazione e caratterizzazione dei noduli) e tecniche non di imaging.

La TC a bassa intensità (LDCT), in quanto gold standard per lo screening del cancro al polmone, è l'unico metodo in grado di ridurre il beneficio in termini di mortalità nei pazienti affetti da cancro al polmone. Attualmente si stanno sviluppando modelli predittivi avanzati che combinano immagini TC con tecnologie innovative, come algoritmi di intelligenza artificiale, per migliorare l'accuratezza diagnostica e creare un paio di "occhi a raggi X" per i medici.

È interessante notare che un'ampia mole di dati dimostra che i risultati diagnostici ottenuti tramite intelligenza artificiale sono paragonabili a quelli dei radiologi esperti. Nel frattempo, l'intelligenza artificiale combinata con la radiografia del torace e la TC a bassa intensità offre una maggiore accuratezza nel rilevamento dei noduli polmonari.

Ad esempio, il tasso di rilevamento dei noduli negli esami TC basati sul sistema DL-CADe è risultato superiore all'accuratezza diagnostica di due radiologi. In presenza di noduli polmonari, i medici solitamente si basano sulla dimensione, sul volume e sulla densità dei noduli per determinare se sono benigni o maligni. Sebbene le scansioni LDCT siano il metodo più comunemente utilizzato, l'intelligenza artificiale può misurare con precisione queste variabili e monitorare la crescita dei noduli polmonari durante il follow-up, con un tasso di accuratezza superiore all'80% nella classificazione dei noduli.

Oltre all'identificazione dei noduli polmonari, una stadiazione accurata del cancro al polmone aiuta a sviluppare la strategia di trattamento più appropriata e la prognosi più adatta ai pazienti.

È qui che l'intelligenza artificiale torna utile, contribuendo ad accelerare la stadiazione accurata del cancro ai polmoni e a ridurre al minimo le attività che richiedono molto tempo ai medici, come la lettura delle diapositive dell'esame istologico e delle TAC. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale come secondo lettore per le letture PET e TC e la previsione della posizione anatomica delle lesioni metastatiche attraverso la ricostruzione multiplanare delle scansioni PET e TC non solo riducono efficacemente il carico di lavoro dei radiologi, ma migliorano anche l'accuratezza del rilevamento dei noduli. È una situazione vantaggiosa per tutti!

Inoltre, l'intelligenza artificiale ha dimostrato di avere potenzialità in combinazione con dati di imaging seriale per monitorare i cambiamenti del tumore nel tempo. Sfruttando i metodi DL e le reti neurali ricorrenti (RNN), l'intelligenza artificiale può analizzare i dati longitudinali delle scansioni TC dei pazienti oncologici dopo il trattamento e fornire preziose informazioni sulle caratteristiche fenotipiche e sulle risposte al trattamento.

L'intelligenza artificiale ha un grande potenziale per aiutare la cura del cancro

Con lo sviluppo e l'applicazione di algoritmi quali l'apprendimento automatico e le reti neurali convoluzionali, lo sviluppo dell'intelligenza artificiale per l'imaging è entrato in una nuova fase di crescita esponenziale.

Prendendo ad esempio il cancro ai polmoni, combinando modelli di intelligenza artificiale, dati clinici e risultati di imaging, i medici possono essere ulteriormente guidati nella comprensione dei risultati clinici del paziente, nello sviluppo di piani di trattamento personalizzati ed efficienti e nel miglioramento dell'esperienza di vita e di salute del paziente. Si tratta di una sfida e di una competizione interessanti.

Vale la pena sottolineare che, nonostante l'intelligenza artificiale abbia un grande potenziale nella lotta al cancro ai polmoni, dobbiamo affrontare le sfide e i limiti della sua implementazione. Per garantire l'integrazione di successo dell'intelligenza artificiale nella pratica clinica è fondamentale gestire la qualità dei dati, migliorare l'interpretabilità dei modelli e tenere conto delle considerazioni etiche.

Riferimenti:

[1] Gandhi Z, Gurram P, Amgai B, Lekkala SP, Lokhandwala A, Manne S, Mohammed A, Koshiya H, Dewaswala N, Desai R, Bhopalwala H, Ganti S, Surani S. Intelligenza artificiale e cancro ai polmoni: impatto sul miglioramento dei risultati dei pazienti. Tumori (Basilea). 31 ottobre 2023;15(21):5236. doi: 10.3390/cancers15215236. Numero di registrazione PMI: 37958411; Italiano: