L’intelligenza artificiale aiuterà sempre di più nella diagnosi e nel trattamento del cancro al cervello. Ricercatori della Macquarie University di Sydney, guidati dal neurochirurgo italiano Antonio Di Ieva, hanno fatto ricorso all’IA combinandola con una tecnica di risonanza magnetica detta 2HG Magnetic Resonance Spectroscopy, per avere immagini molto dettagliate del cervello, per rendere più veloce la diagnosi e di eliminare interventi chirurgici non necessari.
Sul sito dell’università lo studioso spiega che tecnologie combinate analizzano campioni chirurgici e identificano una mutazione genetica. Ciò consente al medico di confermare accuratamente la diagnosi del tipo di glioma (il tumore cerebrale primario più diffuso). L’esistenza della mutazione, che al momento può essere identificata solo con una biopsia del tumore cerebrale, consente al dottore di stabilire se un paziente ha prospettive di sopravvivenza “lunghe o brevi”.
Il professor Antonio Di Ieva ha impiegato il deep learning per analizzare campioni chirurgici di glioblastoma e quindi individuare prima di un intervento chirurgico se la mutazione genetica è presente, senza dovere ricorrere ad analisi patologiche. “Invece delle due settimane necessarie a un patologo per individuare l’esistenza della mutazione, registriamo semplicemente un’immagine del campione e analizziamo il modello con una tecnica di deep learning per verificare se la mutazione è presente”, scrive lo studioso. Sono ora in corso nel mondo sperimentazioni per utilizzare la mutazione, detta gene IDH, come obiettivo di vaccini specifici, aprendo così nuove possibilità nel trattamento di cancro al cervello.
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