Diagnosi più precise per il tumore al seno grazie all'intelligenza artificiale (AI), ovvero lo strumento con cui si possono studiare un'enorme massa di dati e trasferirla nella pratica clinica a beneficio dei pazienti. Attraverso gli algoritmi, in grado di analizzare una grande mole di dati, la sensibilità delle mammografie aumenta infatti dell'11,5% e diminuiscono i falsi positivi e quelli negativi. Alle nuove strategie nella cura è dedicata la 7/a edizione dell'International Meeting on New Drugs and New Insights in Breast Cancer, in corso al Policlinico Gemelli di Roma, con la partecipazione di circa 200 esperti da tutto il mondo. Nell'identificazione dei carcinomi mammari, studi condotti negli Stati Uniti hanno evidenziato che, grazie agli algoritmi di deep learning su cui si basa l'AI, è possibile ottenere una riduzione assoluta del 5,7% dei falsi positivi e del 9,4% di quelli negativi. Non solo. Nel confronto con l'operato di 6 radiologi, è stato dimostrato un aumento dell'11,5% della sensibilità. I risparmi per il sistema sanitario sono notevoli. "Oggi, in Italia, vivono più di 834mila donne dopo la diagnosi di tumore del seno, con una sopravvivenza a 5 anni che raggiunge l'88% - spiega Francesco Cognetti, Presidente di FOCE (Federazione degli oncologi, cardiologi e ematologi) e di Fondazione Insieme Contro il Cancro -.
Il farmaco di Servier ha ricevuto il riconoscimento nella categoria Neuroscienze e Psicofarmacologia. Lo studio di fase III INDIGO ha evidenziato una riduzione del 65% del rischio di progressione o morte e un ritardo nel ricorso a trattamenti success
Studio randomizzato statunitense nel carcinoma polmonare a piccole cellule esteso: serplulimab più chemioterapia ha mostrato sopravvivenza mediana di 12,39 mesi contro 10,15 con atezolizumab, senza dimostrarne la superiorità.
Nel trial DeLLphi-305, aggiungere tarlatamab a durvalumab nel mantenimento di prima linea ha ridotto del 58% il rischio di morte rispetto al solo durvalumab.
Uno studio identifica un asse di segnalazione indipendente dai nutrienti: le mutazioni di ATP6V1B2 possono sostenerne l’attivazione e favorire la proliferazione neoplastica.
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