nuovo metodo di diagnosi

Tumore al seno, in arrivo lo strumento che può diagnosticarlo sino a 5 anni prima dell’arrivo

Pubblicato il 29 Giu 2019 alle 10:42am

Una importantissima novità per la prevenzione del tumore al seno. I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) sono riusciti a creare un modello di apprendimento fondato sull’intelligenza artificiale, in grado di analizzare le mammografie e rilevare lo sviluppo del cancro cinque anni di anticipo. Questo sistema si è rivelato migliore nell’elaborazione dei rischi rispetto ad altri metodi adottati sinora.

In sostanza, il modello dei ricercatori del Masschusetts è in grado di prevedere da una semplice mammografia la probabilità che un paziente sviluppi il cancro al seno, riconoscendo nel tessuto mammario i primi segnali del tumore.

Mentre altri metodi consolidati possono collocare solo il 18% dei pazienti oncologici nella categoria a più alto rischio, questo modello, è riuscito a posizionarli con una precisione del 31%. Altri modelli di rischio si basano invece su fattori quali età, famigliarità con il cancro, densità del seno e fattori genetici.

Lo studio in questione ha utilizzato dati provenienti da oltre 90.000 mammografie effettuate dal Massachusetts General Hospital su 60.000 pazienti, scoprendo che esistono modelli di tessuto mammario che sono presenti prima che venga rilevata la presenza di un tumore maligno.

Anche se dimostrato che la mammografia ridurrebbe la mortalità per cancro al seno, è in corso anche un importantissimo dibattito internazionale su quanto spesso vada fatto lo screening e a che età è meglio iniziare.

Il team spera ora di utilizzare questo modello da loro ideato, in grado di permettere una personalizzazione dei programmi di prevenzione del cancro ancora con maggiore efficacia, riducendo così i trattamenti invasivi e minimizzando anche il costo delle spese mediche.

In futuro, il team si augura che la propria scoperta possa essere utilizzata anche per verificare se i pazienti sono o meno ad alto rischio ad altri problemi di salute come ad esempio malattie cardiovascolari o diversi tipi di cancro che attualmente hanno modelli di rischio meno efficaci.