Nuovo strumento di IA predice la diffusione del cancro con l'80% di accuratezza prima che avvenga la metastasi

La metastasi del cancro uccide più pazienti dei tumori primari, ma prevedere quali tumori si diffonderanno è rimasto in gran parte un esercizio di approssimazione. Una nuova ricerca dell'Università di Ginevra cambia questo paradigma con un sistema di intelligenza artificiale che prevede il rischio di metastasi con una precisione notevole.

I ricercatori hanno studiato cellule di cancro al colon e scoperto che la metastasi non è un caos casuale, ma segue programmi biologici strutturati. Hanno identificato specifici pattern di espressione genica che consentono di prevedere in modo affidabile se le cellule tumorali si staccheranno e si diffonderanno agli organi distanti. Il loro strumento di intelligenza artificiale, MangroveGS, analizza queste firme genetiche e raggiunge un'accuratezza dell'80% nel prevedere il potenziale metastatico in diversi tipi di cancro.

La svolta è arrivata dalla comprensione che il cancro assomiglia a processi di sviluppo distorti piuttosto che a un comportamento cellulare anarchico. Il team ha isolato e clonato cellule tumorali, monitorandone poi i pattern di movimento mentre analizzava centinaia di geni. Hanno scoperto che il potenziale metastatico non dipende dalle singole cellule, ma dal modo in cui gruppi di cellule tumorali correlate interagiscono tra loro.

Questa scoperta potrebbe rivoluzionare il trattamento del cancro, rendendo possibili decisioni terapeutiche davvero personalizzate. I medici potrebbero identificare i pazienti ad alto rischio che necessitano di un intervento aggressivo, risparmiando al contempo ai pazienti a basso rischio trattamenti non necessari e i loro effetti collaterali. La ricerca apre inoltre nuove strade per sviluppare terapie mirate in grado di interrompere i programmi biologici specifici che guidano la metastasi.

Sebbene promettente, questa tecnologia richiede la validazione in studi clinici più ampi prima di una diffusione su larga scala. Il tasso di accuratezza dell'80%, per quanto notevole, implica che alcune previsioni risulteranno errate, richiedendo un'attenta integrazione con gli approcci diagnostici esistenti.