Rivoluzionare la cura del cancro pediatrico grazie ai biomarcatori di imaging guidati dall’IA
La trasformazione digitale in ambito sanitario sfrutta i progressi tecnologici per migliorare l’assistenza ai pazienti, snellire i processi amministrativi e migliorare l’efficienza complessiva dei servizi sanitari incentrati sul paziente. Questa trasformazione comprende l’adozione di cartelle cliniche elettroniche, soluzioni di telemedicina, diagnostica guidata dall’intelligenza artificiale e analisi dei dati. Insieme ai progressi della diagnostica per immagini, possono migliorare la diagnosi e il trattamento del cancro, migliorando la qualità della vita.
Una piattaforma cloud per la gestione personalizzata delle malattie
Il progetto PRIMAGE(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, è stato concepito per aiutare la diagnosi, la prognosi e la terapia nei bambini affetti da neuroblastoma(si apre in una nuova finestra) e glioma pontino intrinseco diffuso(si apre in una nuova finestra) (DIPG), un tumore aggressivo che si sviluppa alla base del cervello. L’obiettivo principale era quello di creare una piattaforma di calcolo ad alte prestazioni basata su cloud, in grado di assistere la gestione clinica personalizzata. I ricercatori hanno utilizzato dati retrospettivi (di imaging, clinici, molecolari e genetici) provenienti da diverse unità di oncologia pediatrica europee e dalla Società europea di oncologia pediatrica, per costruire modelli di intelligenza artificiale e integrarli in uno strumento di supporto decisionale completo. «Il nostro obiettivo principale era quello di tradurre dati multidisciplinari e multiscala in predittori per un processo decisionale personalizzato», afferma il coordinatore del progetto Luis Martí-Bonmatí.
Analisi computazionale delle immagini mediche
L’imaging oncologico è una modalità ideale per l’esplorazione e la validazione di nuovi biomarcatori, dato il suo frequente utilizzo nella rappresentazione, nella classificazione, nella stadiazione e nel monitoraggio della risposta al trattamento del cancro. Il consorzio ha estratto biomarcatori molecolari e di imaging quantitativo da biopsie tissutali e liquide di pazienti con neuroblastoma e DIPG e li ha riutilizzati in biobanche di imaging. Il progetto ha creato un quadro comune per la raccolta e la valutazione di questi biomarcatori, superando le sfide tecniche associate all’ottenimento di dati di imaging riproducibili in un formato standardizzato per estrarre tendenze generalizzabili. Sono stati raccolti con successo i dati di 1 148 casi di neuroblastoma e 71 casi di DIPG e sono state identificate le caratteristiche radiomiche correlate a specifici endpoint clinici. «Il neuroblastoma e il DIPG sono tumori pediatrici rari, quindi è stato piuttosto impegnativo raccogliere una quantità di dati sufficiente a consentire l’addestramento del modello di intelligenza artificiale», ammette Martí-Bonmatí. Questo processo ha portato allo sviluppo e all’addestramento di modelli di intelligenza artificiale che integrano biomarcatori molecolari, biologici e genomici con dati di imaging e clinici per prevedere vari esiti clinici. Sono stati inoltre sviluppati modelli multiscala per la simulazione della crescita tumorale ed è stato integrato nell’infrastruttura un ambiente di visualizzazione avanzato. «PRIMAGE è il primo progetto che ha sviluppato protocolli per l’elaborazione delle immagini e che è riuscito a identificare biomarcatori di immagini per costruire un sistema di supporto decisionale per i pazienti pediatrici affetti da cancro», sottolinea Martí-Bonmatí.
Joint venture europee per l’imaging del cancro
PRIMAGE si è unito ad altri progetti finanziati dall’UE (Chaimeleon, EuCanImage, INCISIVE, ProCancer-I) nella rete Artificial Intelligence for Health Imaging(si apre in una nuova finestra) (AI4HI) che si estende a 20 Paesi e mira a creare soluzioni di intelligenza artificiale per l’analisi e l’interpretazione delle immagini mediche. In collaborazione con le principali infrastrutture di ricerca europee, AI4HI mira a integrare i dati del mondo reale e a implementare soluzioni di intelligenza artificiale robuste e conformi alle leggi e all’etica per la diagnosi del cancro. Il prossimo passo della piattaforma PRIMAGE è integrare in EUCAIM(si apre in una nuova finestra) (European Federation for Cancer ), la più grande infrastruttura di imaging oncologico dell’UE creata finora, con l’obiettivo di ottenere un processo decisionale clinico più preciso e più rapido. «Grazie a questa integrazione, ci aspettiamo che i partner del progetto PRIMAGE possano continuare a raccogliere dati e a fare ricerca collaborativa per gli anni a venire», conclude Martí-Bonmatí.
