Tumore al polmone, un algoritmo prevede la comparsa un anno prima

Il tumore del polmone è una delle prime cause di morte nei Paesi industrializzati. In Italia è la prima causa di morte per tumore negli uomini e la seconda nelle donne, con quasi 34.000 morti in un anno. Tuttavia, negli ultimi anni l’incidenza si è ridotta negli uomini, ma è aumenta nelle donne: il motivo è il fumo di sigaretta (l'85% dei casi di tumore al polmone sono legati al fumo), un'abitudine che sta prendendo sempre più piede nella popolazione femminile. Purtroppo, nella maggior parte dei pazienti la diagnosi - effettuata sulla base di una radiografia o una TC del torace confermata mediante una biopsia polmonare (prelievo di un frammento di tessuto tumorale) e il successivo esame istologico (studio al microscopio del frammento prelevato) - avviene quando il tumore è già ad uno stadio avanzato. Questo perché spesso la neoplasia è asintomatica, soprattutto nelle fasi iniziali, e molte volte scoperta nel corso di esami effettuati per altri motivi.

Ora un nuovo sistema di intelligenza artificiale, sviluppato dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e del Massachusetts General Hospital (MGH), potrebbe presto rivoluzionare la diagnosi del tumore del polmone. Si chiama 'Sybil', come la Sibilla dell'oracolo greco, ed è capace di analizzare le TC ai polmoni sino a dettagli infinitesimali, tanto da poter 'prevedere' le aree in cui si formerà un tumore nel giro di uno, tre, o persino cinque anni. "L'occhio nudo non può vedere tutto - ha affermato la dott.ssa Lecia Sequist, oncologa e direttrice del programma della Cancer Early Detection and Diagnostics Clinic presso il Massachusetts General Hospital -. L'intelligenza artificiale che abbiamo sviluppato è in grado di esaminare la scansione in un modo completamente diverso da come fa un radiologo".

Come funziona Sybil

Per prevedere il rischio di cancro, Sybil analizza l'immagine tridimensionale di una singola TC, cercando non solo segni di crescita anormale nei polmoni, ma anche altri modelli che gli scienziati non comprendono ancora del tutto. Disegna letteralmente un cerchio rosso intorno alla zona in cui ci sono alte probabilità che compaia un nodulo maligno negli anni successivi. Sulla base di ciò che vede, fornisce dunque previsioni sul fatto che una persona svilupperà o meno il cancro ai polmoni nei prossimi 1-6 anni. "Ci sono stati casi - ha affermato il dott. Florian Fintelmann, radiologo presso il Mass General Cancer Center e uno dei ricercatori che lavorano su Sybil - in cui Sybil ha rilevato segni di cancro che i radiologi non hanno rilevato fino a quando i noduli non sono stati visibili su una TC anni dopo". "La lettura ad occhio nudo delle TC - ha aggiunto Lecia Sequist - mostra solo la superficie dell'ammontare dei dati nascosti all'occhio umano. Sybil riesce a colmare questa lacuna identificando modelli di presentazione delle cellule polmonari sulle TC ed altri fattori che consentono di individuare aree a particolare rischio".

L’algoritmo ha un’attendibilità del 94%

Lo strumento non è stato ancora approvato dalla Food and Drug Administration, ma in via sperimentale ha dimostrato di sapere prevedere, con una precisione che va dall'86 al 94%, se una persona svilupperà il cancro ai polmoni nel giro di un anno. Sybil potrebbe essere decisiva per lo screening di questa neoplasta perché analizza i dati delle immagini della TC senza l'assistenza di un radiologo. Attualmente sono in corso i trial che potranno portare all'approvazione di Sybil nella diagnosi anticipata del tumore del polmone.

L’importanza di una diagnosi precoce

Se il cancro al polmone viene individuato precocemente, l'esito a lungo termine è significativamente migliore. Pazienti con diagnosi di tumore di stadio I hanno un tasso di sopravvivenza a 5 anni vicino al 70%; nel caso di tumori di stadio III il tasso di sopravvivenza a cinque anni scende al di sotto del 10%. Ciononostante, la diagnosi precoce del tumore del polmone è estremamente difficile. "Dal momento che i polmoni non possono essere visti o sentiti - ha spiegato il dott. Kim Sandler, professore associato di radiologia presso il Vanderbilt University Medical Center di Nashville, nel Tennessee - l'unico modo per individuarlo in anticipo è con una TC. Quando compaiono i sintomi, tra cui tosse persistente o problemi respiratori, il cancro è solitamente avanzato e più difficile da trattare".

"Ricerche passate - ha affermato Sandler - hanno dimostrato che lo screening con scansioni TC a basso dosaggio può ridurre il rischio di morte per cancro ai polmoni del 24%, perché possono aiutare a rilevare il cancro prima, quando è più curabile. Ma uno strumento di intelligenza artificiale potrebbe potenzialmente aumentare i tassi di diagnosi precoce del cancro ai polmoni e potenzialmente anche aumentare i tassi di sopravvivenza".

Prossimi passi

Ora i ricercatori vorrebbero testare Sybil su persone a rischio di cancro ai polmoni che non fumano o che hanno smesso di fumare da decenni. Questo perchè c'è una popolazione crescente di pazienti "non fumatori" con diagnosi di tumore al polmone, tra cui molte donne "non fumatrici" che hanno maggiori probabilità di ricevere una diagnosi di cancro ai polmoni rispetto agli uomini "non fumatori". Secondo le stime degli esperti, a livello globale, oltre il 50% delle donne a cui viene diagnosticato un tumore al polmone sono "non fumatrici", rispetto al 15-20% degli uomini.

Queste scansioni TC dello stesso paziente, sono state effettuate a distanza di due anni. Nella scansione a sinistra, l'area evidenziata in rosso è ciò che Sybil ha rilevato. La scansione a destra mostra ciò che i radiologi hanno visto due anni dopo. (Credits: MIT e Mass General)