Tumore al cervello: un algoritmo prevede la gravità della malattia

L'intelligenza artificiale applicata alle risonanze magnetiche permette di diagnosticare il tumore cerebrale e la sua gravità prima dell'esame istopatologico. E' il risultato di uno studio pubblicato sul Journal of Magnetic Resonance Imaging, svolto in collaborazione tra il Dipartimento di Medicina Animale, Produzioni e Salute dell'Università di Padova, il Reparto di Neuroradiologia e il Reparto di Neurochirurgia dell'Azienda Ospedaliera padovana.  Il team di ricercatori e specialisti padovano ha testato una tecnica basata su rete neurale, su pazienti con diagnosi radiologica di meningioma e conferma istopatologica dopo l'asportazione chirurgica. Il risultato è stato il riconoscimento del grado di malignità della neoplasia in 109 casi su 117, a partire direttamente dalle immagini diagnostiche.

Vincitore già di un progetto STARS@unipd 2018, lo studio è il punto di arrivo di una ricerca triennale eseguita su diversi tipi di tumori cerebrali di cani. Dopo aver sviluppato algoritmi di rete neurale negli animali, sia per la determinazione di malignità che per il riconoscimento dei gliomi, ne è stato elaborato uno del tutto simile per l'analisi del meningioma umano.  "A tutt'oggi, la certezza assoluta di determinare il grado di malignità della neoplasia, da cui dipende l'applicazione del più idoneo protocollo terapeutico - sottolinea Francesco Causin, Direttore di Neuroradiologia dell'Azienda Ospedaliera di Padova - è demandata alla valutazione istopatologica post-asportazione chirurgica. L'accuratezza di questo modello preliminare è un'evidente dimostrazione che, in un futuro non così lontano, nuove metodologie basate sull'intelligenza artificiale potranno non solo supportare il radiologo nel proprio processo decisionale verso la diagnosi finale, ma anche guidare scelte terapeutiche mediche, chirurgiche e mininvasive". 

fonte: Journal of Magnetic Resonance Imaging