Ultime ricerche! Nuovo modello di intelligenza artificiale può prevedere l'efficacia del trattamento del glioma cerebrale

I gliomi sono tumori che hanno origine dalle cellule gliali del cervello e rappresentano i tumori intracranici primari più comuni negli adulti. L'incidenza annuale del glioma cerebrale nel mio Paese è di 5-8 casi ogni 100.000 persone e il tasso di mortalità a 5 anni è secondo solo al cancro al pancreas e al cancro ai polmoni tra i tumori sistemici. Tuttavia, il meccanismo alla base dello sviluppo del glioma non è ancora chiaro. Attualmente, sono stati identificati due fattori di rischio: l'esposizione a dosi elevate di radiazioni ionizzanti e le mutazioni genetiche ad alta penetranza associate a sindromi rare.

Il trattamento standard per il glioma cerebrale è principalmente la resezione chirurgica, associata a radioterapia e al farmaco chemioterapico temozolomide (TMZ). L'intervento chirurgico può alleviare i sintomi clinici e prolungare la sopravvivenza, ma solitamente può prolungare la vita del paziente solo di circa tre mesi, perché quasi tutti i pazienti dovranno affrontare il problema della recidiva del glioma cerebrale. La comunità medica deve ancora capire perché questo trattamento standard provochi il peggioramento dei gliomi.

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Per svelare questo mistero, un team di ricerca guidato dal professor Ji-Guang Wang, professore associato di scienze della vita, e da Dame Xia Lilei della Divisione di scienze della vita e del Dipartimento di ingegneria chimica e biologica presso l'Università di scienza e tecnologia di Hong Kong, ha analizzato in modo completo campioni molecolari tumorali e dati clinici di 544 pazienti affetti da glioma, tra cui 182 pazienti dell'Asia orientale, per identificare i predittori genomici e trascrittomici dell'evoluzione di diversi tipi di gliomi. I risultati correlati sono stati pubblicati su Science Translational Medicine.

Attraverso l'analisi dei big data, il team di ricerca ha individuato alcuni fattori predittivi iniziali correlati alla resistenza al TMZ e alla rapida progressione del glioma cerebrale. Ad esempio, se al momento della diagnosi iniziale del tumore al paziente si riscontrasse un aumento del numero di un certo gene, un certo gene fosse sovrastimolato o un certo gene fosse mancante, sarebbe più probabile che si verifichi una rapida progressione del tumore nella fase avanzata. La scoperta di questi predittori precoci di recidiva del glioma aiuterà a sviluppare opzioni terapeutiche precise per questo tumore maligno e porterà benefici ai pazienti.

Il team ha inoltre scoperto che le mutazioni genetiche nei tumori cerebrali degli asiatici orientali sono significativamente diverse da quelle dei caucasici. Ad esempio, i tumori cerebrali dei pazienti dell'Asia orientale hanno meno probabilità di presentare l'amplificazione del cromosoma 7 e la delezione del cromosoma 10, ma hanno relativamente più probabilità di presentare l'amplificazione del gene di duplicazione MYC. Esiste un fattore di rischio elevato per il glioma, rs55705857(G), che si riscontra più comunemente nei pazienti bianchi, ma raramente nelle popolazioni dell'Asia orientale. Il professor Wang Jiguang ha affermato che i risultati di questa ricerca confermano l'importanza di sviluppare piani di trattamento personalizzati per i pazienti oncologici.

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Per valutare meglio i progressi e gli esiti del trattamento dei pazienti, il team ha anche sviluppato un modello di intelligenza artificiale chiamato CELLO2 per valutare le condizioni dei pazienti dopo la diagnosi iniziale. Il modello addestrato è in grado di prevedere con precisione se i tumori ricorrenti peggioreranno durante la chemioterapia con TMZ e di identificare i pazienti ad alto rischio. Questo modello è disponibile al pubblico su un sito web interattivo pubblico (CELLO2), che fornisce anche ai pazienti e ai medici un database di monitoraggio a lungo termine dei gliomi cerebrali.

Il professor Jiang Tao, coautore principale dell'articolo, professore presso il Beijing Tiantan Hospital della Capital Medical University e direttore del Beijing Institute of Neurosurgery, ha affermato: "CELLO2 è il primo strumento efficace in grado di prevedere se il grado dei tumori ricorrenti è elevato o farmaco-resistente in base alle caratteristiche molecolari del tumore primario, fornendo un importante riferimento per la gestione clinica dei pazienti e per stimarne la prognosi".

In futuro, il team guidato dal professor Wang Jiguang continuerà a integrare più dati dei pazienti, a ottimizzare ulteriormente il modello di apprendimento automatico e a pianificare lo sviluppo di una piattaforma di intelligenza artificiale che integri dati di imaging medico e multi-omica per promuovere lo sviluppo della neuro-oncologia di precisione.

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Pianificazione e produzione

Autore: Zeng Xinyue, creatore di divulgazione scientifica

Revisore: Tang Qin, Direttore e Ricercatore del Dipartimento di Divulgazione Scientifica dell'Associazione Medica Cinese

Redattore: Qi Yuan