Fondo Hanarth: 6 milioni di dollari per studi sul cancro, intelligenza artificiale – ICT e salute

L’intelligenza artificiale può contribuire sempre più al riconoscimento precoce delle malattie, aiutare a diagnosticare i tumori e supportare gli specialisti nella personalizzazione del trattamento. Tutto ciò porta a tassi di sopravvivenza migliori, trattamenti più efficaci e aiuta anche a ridurre gli effetti collaterali. L’intelligenza artificiale viene quindi sempre più utilizzata come copilota nel rilevamento e nel trattamento del cancro. Ciò sta portando a innovazioni come uno strumento di intelligenza artificiale ad Amsterdam per i pazienti affetti da esofago di Barrett, che aiuta a rilevare precocemente il cancro esofageo. Inoltre, recentemente presso l’Università di Harvard è stato sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale in grado di rilevare il cancro al pancreas in uno stadio molto precoce.

I quattro nuovi progetti premiati all’UMC Utrecht dimostrano ancora una volta come gli strumenti di intelligenza artificiale possano essere utilizzati nella lotta contro il cancro.

Analisi del liquido cerebrospinale

Il primo progetto, guidato dal professore associato Jeroen de Ridder, sviluppa un'applicazione dell'intelligenza artificiale per identificare rapidamente tipi di tumori nel sistema nervoso centrale attraverso l'analisi del liquido cerebrospinale. Questa innovazione mira a determinare con precisione il tipo di tumore prima dell’intervento chirurgico, riducendo la necessità di procedure chirurgiche e consentendo una strategia chirurgica immediata e appropriata. Il progetto si concentra sui tumori del sistema nervoso centrale. Raggiungere il tumore è spesso impossibile senza un intervento chirurgico.

Jeroen de Ridder spiega sito web Dall'UMC di Utrecht: “Questa è una sfida per i neurochirurghi. Devono operare un tumore senza conoscere il tipo di tumore. Ciò significa che esiste la possibilità che il paziente necessiti di un ulteriore intervento chirurgico. Recentemente è stato sviluppato “Sturgeon” per questo scopo.Questa è l'applicazione del metodo dell'intelligenza artificiale attraverso il quale il tipo di tumore può essere determinato con precisione durante l'operazione.

Valutazione dell'effetto della chemioterapia

Il secondo progetto del professor Nico van den Berg si concentra sul cancro della testa e del collo e sullo sviluppo di un modello di intelligenza artificiale in grado di valutare con maggiore precisione l'effetto della radioterapia (chemioterapia). Questo modello aiuta radiologi e radioterapisti a distinguere tra malattia residua e modifiche del trattamento, consentendo decisioni più rapide e accurate sui trattamenti di follow-up. Nico van den Berg: “L'obiettivo è distinguere in modo affidabile tra malattia residua e cambiamenti dopo il trattamento. Ciò consentirà una valutazione più accurata se è necessaria una seconda operazione. Ciò può migliorare la sopravvivenza e la qualità della vita. Le procedure non necessarie sono ridotte al minimo e il carico sul paziente è ridotto.

Metastasi del cancro alla prostata

La ricerca del professore associato Arthur Pratt si concentra sul miglioramento dell'individuazione delle metastasi nel cancro alla prostata. L'intelligenza artificiale viene utilizzata per analizzare le scansioni PET/CT PSMA. Questo progetto mira a supportare un approccio terapeutico più personalizzato fornendo una migliore comprensione delle differenze tra i pazienti. «In questo progetto applicheremo l’intelligenza artificiale (AI) per analizzare automaticamente il PSMA PET/CT», spiega Arthur Pratt. “Questo ci fornisce una visione più approfondita e migliore delle differenze tra i pazienti”.

L’intelligenza artificiale migliora il rilevamento dei tumori al cervello

Infine, il Professore Associato Alessandro Sprezi e il Professore Associato Stefano Mandiga stanno studiando l’uso di reti neurali basate sulla fisica per standardizzare la risonanza magnetica nei rari tumori cerebrali. Il miglioramento degli strumenti di intelligenza artificiale con set di formazione più completi migliorerà notevolmente l’individuazione e la caratterizzazione dei tumori rari. “Amplieremo i set di formazione sulle immagini MRI per migliorare gli strumenti di intelligenza artificiale”, affermano entrambi i ricercatori. Principalmente nel campo dei tumori cerebrali rari come meningiomi e gliomi. Al momento non sono disponibili grandi set di dati standardizzati per questo scopo.