Previsioni più affidabili sull’immunoterapia nel cancro al polmone grazie all’intelligenza artificiale
Un recente studio(si apre in una nuova finestra) ha dimostrato che gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale (IA) possono aiutare i medici a prevedere gli esiti del trattamento e la sopravvivenza nei pazienti affetti da carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC, non-small cell lung cancer) in stadio avanzato trattati con immunoterapia. La ricerca è stata svolta nell’ambito del progetto I3LUNG(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, il cui obiettivo non è far sì che l’IA sostituisca le competenze cliniche, ma piuttosto renderla un partner utile nel processo decisionale in contesto clinico.
La necessità di strumenti migliori
L’immunoterapia, un trattamento che utilizza il sistema immunitario dell’organismo per combattere il cancro, ha trasformato la cura del NSCLC, ottenendo benefici a lungo termine in una buona parte di pazienti, fino al 30 %; tuttavia, resta il fatto che la maggioranza di loro non mostra miglioramenti, né entra in remissione, dopo essere stata sottoposta ad essa, il che mette in evidenza la necessità di disporre di biomarcatori solidi che forniscano informazioni affidabili sul tumore specifico di ciascun paziente, quali la composizione genetica, il comportamento e il modo in cui interagisce con il sistema immunitario. Identificando i pazienti per i quali esiste una probabilità più marcata di non presentare alcuna reazione positiva significativa all’immunoterapia, i medici potrebbero proteggerli da effetti collaterali inutili, eliminando inoltre i costi superflui associati. Al giorno d’oggi, le decisioni terapeutiche si basano principalmente sul PD-L1, l’unico biomarcatore clinicamente approvato, sebbene il suo potere predittivo sia limitato. Lo studio, probabilmente il più ampio nel suo genere condotto a livello internazionale, nel mondo reale e in modalità multimodale, ha integrato dati clinici, ematici, immaginografici, patologici e genomici con modelli di apprendimento automatico e apprendimento profondo, con l’obiettivo di verificare se l’intelligenza artificiale potesse aiutare a prevedere gli esiti per i pazienti affetti da NSCLC in stadio avanzato sottoposti a immunoterapia. I 2 396 pazienti che hanno partecipato allo studio sono stati reclutati presso sei centri in Germania, Grecia, Israele, Italia, Spagna e Stati Uniti. Secondo i risultati, i modelli di IA hanno costantemente superato tutti i biomarcatori clinici convenzionali: l’area sotto la curva (AUC, area under the curve), infatti, una metrica di apprendimento automatico utilizzata, in questo caso, per confrontare l’accuratezza con cui diversi modelli prevedono gli esiti di sopravvivenza, è andata da 0,77 per il modello che utilizzava dati clinici ed ematici a 0,88 per quello che incorporava anche dati di imaging e patologia digitale. I valori di AUC compresi tra 0,8 e 0,9, generalmente, sono considerati «eccellenti».
Non solo esperti
Lo studio ha inoltre valutato la collaborazione tra esseri umani e IA chiedendo a 20 medici, metà specialista in tumori polmonari e metà proveniente da altri settori, di esaminare 100 casi clinici reali, prima senza e poi con l’assistenza dell’IA. L’accesso allo strumento di IA ha migliorato la sensibilità nell’identificazione dei pazienti che avrebbero risposto al trattamento con maggiore probabilità, aumentando l’AUC da 0,72 a 0,87. Sebbene sia i medici esperti che quelli meno esperti abbiano tratto beneficio dall’uso dell’IA, i medici non specialisti hanno ottenuto i miglioramenti più significativi, un risultato è particolarmente rilevante per i contesti oncologici comunitari, dove le competenze in oncologia toracica sono spesso limitate. «I3LUNG stabilisce un nuovo punto di riferimento per l’IA nel campo dell’oncologia toracica. Le prestazioni degli strumenti di supporto decisionale, anche se basati su dati clinici di routine, possono superare quelle dei biomarcatori su cui facciamo affidamento oggi», afferma Marina Garassino, oncologa toracica e docente di Medicina presso l’Università di Chicago, ateneo partner del progetto I3LUNG, in un articolo pubblicato su «UChicago Medicine»(si apre in una nuova finestra). «Per i pazienti ciò significa meno occasioni perse di trarre beneficio dal trattamento, per i medici di base disporre dell’accesso a una guida di livello esperto direttamente presso il punto di cura e, infine, per il settore fornisce un quadro rigoroso, equo e spiegabile, nonché convalidato in diversi sistemi sanitari e popolazioni, che può fungere da piattaforma globale per l’immunoterapia di precisione di prossima generazione.» I3LUNG (Integrative science, Intelligent data platform for Individualized LUNG cancer care with Immunotherapy) sta attualmente arruolando oltre 2 000 pazienti provenienti dagli stessi sei centri in uno studio prospettico, il che permetterà ai ricercatori di concentrarsi sull’ottimizzazione delle strategie terapeutiche. Per maggiori informazioni, consultare: sito web del progetto I3LUNG(si apre in una nuova finestra)
