L’intelligenza artificiale sta migliorando la diagnosi di cancro al seno. Ecco come
Oggi, grazie all’applicazione di tecniche avanzate come il deep learning, è possibile identificare nuovi “pattern mammografici” generati dall’IA che offrono predizioni di rischio più accurate rispetto ai metodi tradizionali
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Una nuova pubblicazione, uscita sulla rivista Cell, ha analizzato come l'intelligenza artificiale (IA) stia permettendo di approfondire le informazioni inerenti alla mammografia e di identificare nuove le caratteristiche associate a un alto rischio di futura diagnosi di cancro al seno.
Un passo avanti nella predizione del rischio di cancro al seno
C'è un grande interesse scientifico riguardo lo studio della densità mammografica a causa del suo effetto mascherante che ostacola il rilevamento del cancro al seno, della sua inclusione negli algoritmi di rischio di cancro al seno e il suo possibile utilizzo come biomarcatore. Questo interesse è probabilmente destinato a intensificarsi ora con la scoperta delle caratteristiche mammografiche generate dall'IA che predicono un rischio più elevato di futuro cancro al seno.Le donne con alta densità mammografica per età e indice di massa corporea presentano un rischio maggiore di cancro al seno. Inoltre, questa alta densità può rendere più difficile la diagnosi precoce a causa del cosiddetto “effetto mascheramento”. Questo ha portato ad advocacy globali che richiedono la comunicazione della densità mammografica alle pazienti e l’introduzione di tecnologie supplementari come l’ecografia e la risonanza magnetica per migliorare il rilevamento.
Oggi, grazie all’applicazione di tecniche avanzate come il deep learning, è possibile identificare nuovi “pattern mammografici” generati dall’IA che offrono predizioni di rischio più accurate rispetto ai metodi tradizionali. Questi pattern AI, derivati dall’analisi di immagini mammografiche, possono individuare caratteristiche che correlano con il rischio di cancro al seno, persino in casi non identificabili con i metodi tradizionali.
Le innovazioni della IA
Le caratteristiche mammografiche individuate dall’IA rappresentano un’innovazione nella comprensione del rischio a breve termine. Gli studi epidemiologici che hanno investigato le relazioni tra il rischio di cancro al seno e le caratteristiche mammografiche generate dall'IA sono osservazionali e misurano associazioni che non sono necessariamente causali. Gli strumenti di IA possono evidenziare aree della mammografia che hanno un punteggio di rischio elevato, ma poiché queste aree non appaiono necessariamente sospette su una mammografia mediante lettura radiologica tradizionale, può essere difficile descriverle come un reperto radiologico. Le caratteristiche generate dall'IA sono ad oggi una "scatola nera" e potrebbero esserci sfide nella loro riproducibilità.La ricerca sta ancora approfondendo l’associazione tra densità mammografica e caratteristiche generate dall’IA. La patobiologia tumorale potrebbe essere legata a microambienti stromali attivati, caratterizzati da infiammazione cronica e fibrosi, noti per aumentare il rischio di cancro al seno, ma è necessario approfondire queste ipotesi alla luce delle caratteristiche generate dall'IA. Ciò sarà essenziale per stabilire la loro rilevanza per il rischio di cancro al seno a breve e lungo termine, nonché per futuri sforzi per ridurre tale rischio.
Implicazioni per la diagnosi precoce e la prevenzione
L’identificazione delle caratteristiche mammografiche ad alto rischio tramite IA offre nuove opportunità per personalizzare gli screening e le strategie di riduzione del rischio. Ad esempio le donne con caratteristiche ad alto rischio potrebbero beneficiare di screening più frequenti personalizzati o imaging supplementari come la risonanza magnetica, mentre donne a basso rischio potrebbero avere intervalli di screening più lunghi, riducendo costi e disagi.Queste nuove caratteristiche offrono anche nuove opportunità farmacologiche. Ad esempio, gli antiestrogeni come il tamoxifen riducono il rischio di cancro al seno e possono agire riducendo la densità mammografica. Resta da indagare se le caratteristiche mammografiche generate dall'IA possano essere modificate dal trattamento con antiestrogeni o altri farmaci candidati.
Conclusioni
L’applicazione dell’IA nella mammografia rappresenta un punto di svolta nella gestione del rischio di cancro al seno. Le caratteristiche mammografiche generate dall’IA possono identificare con precisione le donne a rischio elevato, permettendo screening personalizzati e interventi mirati.Oggi è quindi possibile identificare fattori di rischio più forti su un'immagine mammografica. Tuttavia, ciò non significa che la densità mammografica non sia più un fattore di rischio per il cancro al seno, o addirittura non causale. Queste innovazioni non eliminano l’importanza della densità mammografica, che rimane un fattore di rischio a lungo termine. Tuttavia, le caratteristiche generate dall’IA potrebbero superare la densità mammografica in termini di capacità predittiva, migliorando ulteriormente gli algoritmi di stratificazione del rischio.
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