Quattro nuovi studi sul cancro: l'intelligenza artificiale in azione

Come si può utilizzare l’intelligenza artificiale per curare meglio i malati di cancro? I ricercatori dell’UMC Utrecht risponderanno a questa domanda. Quattro progetti di ricerca presso l'UMC Utrecht hanno ricevuto finanziamenti dal Fondo Hanarth.

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Il Fondo Hanarth nasce dall'eredità di Arthur del Prado, fondatore ed ex CEO di ASM International. Il fondo si concentra sull’editoria intelligenza artificiale (Amnesty International) e Apprendimento automatico Migliorare la diagnosi, il trattamento e gli esiti dei pazienti affetti da cancro. Quest'anno sono stati assegnati più di 6 milioni di euro a vari progetti. Maggiori informazioni sui diversi progetti premiati all'UMC Utrecht di seguito.

Identificazione rapida del tipo di tumore

MaLMec: classificazione della metilazione del DNA appresa dalla macchina per consentire la sottoclassificazione dei tumori delle biopsie liquide

Il progetto del richiedente principale Jeroen de Ridder (professore associato) si concentra sui tumori del sistema nervoso centrale. Raggiungere il tumore è spesso impossibile senza un intervento chirurgico. “Ciò rappresenta una sfida per i neurochirurghi”, afferma Jeroen. Devono eseguire un intervento chirurgico su un tumore senza conoscere il tipo di tumore. Ciò significa che esiste la possibilità che il paziente possa aver bisogno di un ulteriore intervento chirurgico. “Sturgeon” è stato recentemente sviluppato per questo scopo. Si tratta di un'applicazione dell'intelligenza artificiale attraverso la quale è possibile determinare con precisione il tipo di tumore durante l'operazione. Ciò consente di applicare immediatamente la strategia chirurgica appropriata. Jeroen e il suo team si concentreranno sullo sviluppo di un diverso tipo di storione. Con questa nuova alternativa è sufficiente utilizzare il liquido cerebrospinale al posto di (parte del) tumore. Ciò consentirà di determinare il tipo di tumore anche prima dell'operazione. La sfida principale è che il liquido cerebrospinale contiene una miscela di DNA tumorale e normale. I modelli di intelligenza artificiale saranno addestrati per tenerne conto.

Valutazione dell'effetto della radioterapia (chemioterapia).

Miglioramento del rilevamento della malattia residua dopo la radioterapia (chemioterapia) per il carcinoma a cellule squamose della testa e del collo localmente avanzato

Il candidato principale Nico van den Berg (professore di imaging computazionale) e il suo team si stanno concentrando sul cancro della testa e del collo nel loro nuovo progetto. Obiettivo: sviluppare un modello clinico di intelligenza artificiale per radiologi e radioterapisti. Nel tumore della testa e del collo, valutare correttamente l’effetto della radioterapia (chemio) rappresenta una sfida importante. Il modulo renderà tutto più semplice. “L'obiettivo è distinguere in modo affidabile tra malattia residua e cambiamenti dopo il trattamento”, afferma Nico. “Ciò consentirà una valutazione più accurata della necessità di una seconda operazione. Ciò potrebbe migliorare la sopravvivenza e la qualità della vita. Le procedure non necessarie sono ridotte al minimo e il carico sul paziente è ridotto.

Identificazione delle metastasi del cancro alla prostata

Verso una terapia PSMA personalizzata guidata da PET/CT nel cancro della prostata metastatico utilizzando la stratificazione del rischio derivata dall'apprendimento automatico (progettata su misura)

Il progetto del professore associato Arthur Pratt si concentra sul cancro alla prostata metastatico sensibile agli ormoni. Una buona rilevazione delle metastasi è essenziale per scegliere il trattamento appropriato. Al giorno d'oggi, nella clinica quotidiana viene utilizzata una tecnica migliorata per il rilevamento delle metastasi (PSMA PET/CT). Tuttavia, il modo per classificare l’entità delle metastasi per la selezione del trattamento è utilizzare una tecnica più vecchia (scintigrafia ossea). La nuova classificazione è necessaria per determinare il trattamento appropriato in questo momento. Possiamo anche acquisire maggiori conoscenze sulle differenze tra i pazienti attraverso nuovi studi scientifici. «In questo progetto applicheremo l’intelligenza artificiale (AI) per analizzare automaticamente il PSMA PET/CT», spiega Arthur. “Questo ci fornisce una visione più approfondita e migliore delle differenze tra i pazienti”.

Una migliore risonanza magnetica

Reti neurali informate dalla fisica per unificare la risonanza magnetica cerebrale: migliorare le applicazioni dell’intelligenza artificiale nei gliomi e nei meningiomi.

Il progetto del Professore Associato Alessandro Sprezi e del Ricercatore Stefano Mandiga si concentra su un raro tumore al cervello. Grazie agli strumenti di intelligenza artificiale e alle scansioni MRI, è possibile stimare meglio la dimensione e la posizione di questi tumori. Tuttavia, questi strumenti di intelligenza artificiale non sono ancora ampiamente applicabili. “Amplieremo i training set sulle immagini MRI per potenziare gli strumenti di intelligenza artificiale”, affermano Alessandro e Stefano. Principalmente nel campo dei tumori cerebrali rari come meningiomi e gliomi. Al momento non sono disponibili grandi set di dati standardizzati per questo scopo. Ciò renderà questi strumenti di intelligenza artificiale applicabili anche al raro cancro al cervello.