Nuovi algoritmi avanzati per la diagnosi precoce del cancro nei pazienti a rischio

Pubblicato su “Nature Communications”, un nuovo studio condotto da ricercatori della Queen Mary University of Londra e dell’Università di Oxford ha sviluppato due algoritmi predittivi innovativi capaci di stimare con alta precisione la probabilità che un paziente abbia un tumore non ancora diagnosticato, inclusi quelli difficili da individuare come il carcinoma epatico e orale. Utilizzando le cartelle cliniche anonime di oltre 7,4 milioni di adulti in Inghilterra, questi modelli avanzati, rispetto ai sistemi attualmente in uso, mostrano una sensibilità superiore nella rilevazione del rischio oncologico e potrebbero rivoluzionare il processo di diagnosi nella medicina generale, favorendo interventi terapeutici precoci.

A differenza degli attuali strumenti predittivi, tra cui gli algoritmi QCancer, i nuovi modelli integrano non solo dati relativi all’età, alla storia familiare, alle diagnosi mediche pregresse e ai sintomi, ma anche i risultati di sette esami ematici di routine, fondamentali per l’analisi della formula leucocitaria e della funzionalità epatica. Grazie a questi biomarcatori, la capacità di identificare precocemente la presenza di neoplasie risulta notevolmente potenziata.

Lo studio ha evidenziato come i nuovi algoritmi siano in grado di riconoscere quattro ulteriori condizioni patologiche correlate a un aumentato rischio di sviluppare quindici diversi tipi di tumore, tra cui quelli al fegato, reni e pancreas. Inoltre, hanno individuato due nuove associazioni tra storia familiare e rischio di tumore polmonare ed ematologico, nonché sette sintomi prima non considerati indicativi di patologie oncologiche, tra cui prurito, ecchimosi, dolore dorsale, raucedine, flatulenza, massa addominale e urine scure. Particolarmente significativo è il fatto che questi modelli siano attualmente gli unici strumenti applicabili alla medicina di base per stimare la probabilità di un tumore epatico non ancora diagnosticato.

Secondo i ricercatori, questi algoritmi sono destinati a essere integrati nei sistemi clinici e utilizzati direttamente durante le visite mediche di routine, consentendo una maggiore accuratezza nell’identificazione di tumori nella loro fase iniziale e quindi più trattabili. Questo approccio, basato su esami già presenti nelle cartelle cliniche dei pazienti, rappresenta una soluzione efficace e sostenibile per supportare l’NHS nel raggiungimento degli obiettivi di diagnosi precoce stabiliti per il 2028.

Questa nuova metodologia potrebbe migliorare in modo significativo le decisioni cliniche e agevolare l’individuazione tempestiva di tumori, inclusi quelli rari, già a partire dai 18 anni, con l’auspicio di ridurre la mortalità e migliorare gli esiti terapeutici.

Nat Commun. 2025;16:3660. doi: 10.1038/s41467-025-57990-5.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40335498/