Con venti milioni di nuovi casi e dieci milioni di decessi ogni anno, il cancro è la seconda causa di morte nel mondo. Ed entro il 2050, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, i numeri dovrebbero aumentare del 77%. Per la maggior parte dei tumori, quanto prima viene fatta la diagnosi, tanto meno estesi sono i trattamenti e maggiori sono le possibilità di guarigione.
Tuttavia, secondo uno studio pubblicato sulla rivista Metodi e protocolli biologicii medici potranno presto fare affidamento sull’intelligenza artificiale (AI) per individuare efficacemente il cancro nei pazienti, il che aprirebbe la strada a un trattamento precoce.
Cancro e metilazione del DNA
Il nuovo approccio mira al processo di metilazione del DNA, definito da modifiche chimiche extracellulari che intervengono per regolare l’espressione genica senza modificare la sequenza del DNA. La comunità scientifica sa da tempo che una diffusa alterazione del profilo di metilazione del DNA è una delle principali caratteristiche delle cellule tumorali.
“Ogni singola cellula ha milioni di questi marcatori di metilazione del DNA, Lo spiegano in un comunicato stampa i ricercatori dell’Università di Cambridge e dell’Imperial College di Londra (Regno Unito). Abbiamo osservato cambiamenti in questi marcatori nelle prime fasi dello sviluppo del cancro, cambiamenti che potrebbero aiutare nella sua diagnosi precoce. Infatti, è possibile esaminare quali basi del DNA sono metilate nei tumori e in che misura, rispetto ai tessuti sani”.
Tredici diversi tumori rilevati dall’intelligenza artificiale
Il problema è che si riduce a identificare specifiche firme di metilazione del DNA indicative di diversi tipi di cancro “cerco un ago in un pagliaio”. È qui che l’intelligenza artificiale sviluppata dal team di ricerca è stata di grande aiuto. Utilizzando una combinazione di machine learning e deep learning addestrati all’analisi “modelli insoliti di metilazione del DNA”i ricercatori sono stati in grado di identificare tredici diversi tumori (seno, fegato, polmone, prostata, ecc.) da tessuti non cancerosi, con una precisione del 98,2%.
“Questo metodo si basa su campioni di tessuto (non su frammenti di DNA nel sangue) e richiederebbe ulteriori test su un pannello più diversificato di campioni bioptici prima di essere operativo per l’uso clinico”, temperamento degli scienziati. Tuttavia, questo tipo di modello di intelligenza artificiale “potrebbe aiutare i medici a individuare precocemente i tumori e migliorare significativamente la prognosi dei pazienti, poiché la maggior parte dei tumori sono curabili o curabili se rilevati abbastanza precocemente”.
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