In collaborazione con Progettare per la sanità Edra

Un algoritmo per “prevedere” il tumore al fegato dieci anni prima

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Lo studio dell'Irccs De Bellis di Castellana con l'Università di Modena usa un algoritmo basato sulla misurazione di alcuni biomarcatori nel sangue che permette di quantificare il rischio con eccezionale anticipo

È sufficiente poco più di una goccia di sangue per valutare efficacemente il rischio di sviluppare il tumore al fegato ben dieci anni prima della sua comparsa. Lo studio è dei ricercatori dell’Istituto nazionale di gastroenterologia Irccs Saverio de Bellis di Castellana Grotte (Ba) che hanno calcolato e applicato il punteggio Galad attraverso un algoritmo basato sulla misurazione di alcuni biomarcatori presenti nel sangue.

L’indagine, che ha coinvolto 545 pazienti con cirrosi epatica sorvegliati nel corso di 12 anni, è stato condotto in collaborazione con l’Università di Modena, e grazie all’utilizzo di un’innovativa strumentazione, sviluppata da Fujifilm.

L’efficacia del biomarcatore

“L’impiego del punteggio Galad – spiega Gianluigi Giannelli, direttore scientifico dell’Istituto de Bellis – ci consente oggi di quantificare il rischio di sviluppare un tumore al fegato dieci anni prima che esso si manifesti, un dato eccezionale, se si pensa che non esiste alcun altro biomarcatore per nessuna neoplasia così efficace”.  Il Galad, che include tre biomarcatori (alfafetoproteina, alfafetoproteina-L3 e des-gamma-carbossi protrombina), può affiancare l’attuale impiego dell’ecografia e potrebbe avere anche altri impieghi: “Il nostro recente studio dimostra come l’incremento di Galad abbia anche un valore prognostico, essendo correlato direttamente a una progressione del tumore – continua Giannelli –. Ma sono ancora molti i campi nei quali Galad potrebbe essere impiegato come supporto decisionale nella gestione del paziente con tumore epatico, e numerosi sono gli studi attualmente in corso presso il De Bellis”.

Lo strumento utilizzato per il calcolo del punteggio Galad, che consente il dosaggio simultaneo di tre biomarcatori in un unico campione di sangue, in Italia è in dotazione, oltre che al De Bellis, solo presso la Asl di Novara in Piemonte. L’Irccs pugliese l’ha acquistata grazie alla raccolta delle donazioni spontanee attraverso il 5 per 1000 destinato alla ricerca: “Si tratta di un chiaro esempio virtuoso, –  conclude Giannelli –, i cittadini grazie alla donazione 5 per 1000 hanno consentito l’acquisto della strumentazione e l’Irccs la mette a loro disposizione per la prevenzione di una malattia tumorale altamente aggressiva, chiudendo così un cerchio di mutua collaborazione che come destinatario principale ha sempre il cittadino”.

Il carcinoma epatocellulare (Hcc) rappresenta la terza causa più comune di decessi per tumore e la sua incidenza nella popolazione generale è in costante aumento. Rilevare precocemente la presenza del tumore al fegato, una delle neoplasie più maligne ed aggressive, è cruciale per garantire un trattamento ottimale della malattia, come sottolineato da Giannelli ”Il programma di sorveglianza dei pazienti con cirrosi epatica consente di ridurre del 37% la mortalità per epatocarcinoma, il 60% dei pazienti circa con tumore epatico che riceve trapianto, chirurgia o radiofrequenza ed è monitorato ha infatti una sopravvivenza di almeno cinque anni, mentre i pazienti con diagnosi tardiva, e quindi un tumore più avanzato, hanno una aspettativa di vita di 1-2 anni”.

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Sinergy Covid, un progetto italiano basato su IA accelera la diagnosi

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un sistema basato su reti neurali di Università della Campania, Bollino It e Consorzio Cini incrocia dati clinici, di laboratorio e immagini per anticipare la diagnosi nelle prime fasi del ricovero

Mentre combattevo con il Covid tra la vita e la morte nell’isolamento di un lettino di ospedale ho speso tutte le mie energie per pensare a cosa si potesse fare per affrontare future pandemie ed epidemie con strumenti di previsione dei rischi più incisivi per ogni singolo paziente“.

Ludovico Docimo, direttore del Dipartimento Medico-Chirurgico ad Alta Specialità dell’Università degli Studi della Campania Luigi Vanvitelli e presidente eletto della Società italiana di chirurgia, racconta così la genesi del progetto Sinergy Covid che ha messo l’intelligenza artificiale al servizio dello studio predittivo delle evoluzioni della malattia da Covid-19 anche come paradigma di altre malattie respiratorie.

Era fine marzo 2020 quando il professor Docimo fu ricoverato d’urgenza presso l’Ospedale Cotugno di Napoli. Era la fase iniziale e più drammatica dell’emergenza Covid-19 in Italia, quella in cui si combatteva un virus ancora poco conosciuto e c’era un altissimo tasso di mortalità.

In quei dieci giorni di ricovero – racconta Docimo – ho visto morire più di un paziente, ho temuto per la mia vita, ho pensato alla mia famiglia ma ho anche cercato di concentrarmi sulle mie esperienze medico-scientifiche da mettere al servizio di emergenze simili“.

L’importanza dell’IA

In questo modo è nata l’idea del progetto Sinergy Covid che all’inizio del 2022, con il coordinamento scientifico di Ludovico Docimo, ha riunito gli stessi attori della esperienza nata nel 2017 con il progetto Synergy: Ricerca e Digital Solution per la lotta alle patologie oncologiche: il Dipartimento di Scienze mediche e chirurgiche avanzate della Vanvitelli, la Bollino It, sviluppatore di soluzioni software per la sanità pubblica e privata, e il Cini, Consorzio interuniversitario nazionale per l’informatica.

Già l’esperienza dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito oncologico – ricorda Docimo – ci aveva dato notevoli risultati. Abbiamo realizzato sistemi apparentemente complessi, ma molto semplici nella pratica clinica, che consentono oggi una diagnostica molto precoce, prima ancora che compaiano i sintomi (prevenzione di secondo livello) di una serie di tumori dell’apparato digerente, della tiroide, della mammella, del polmone e del melanoma“. Sulla scia di quel lavoro pluriennale il progetto Sinergy Covid ha raccolto numerose informazioni dalle schede dei pazienti campani affetti da Covid-19 incrociando i dati clinico-anamnestici, i dati laboratoristici e le risultanze della diagnostica per immagini (Tac toracica con mezzo di contrasto).

Il lavoro ha permesso di sviluppare un Cad (sistema informatico basato su reti neurali artificiali) in grado di agevolare la diagnosi e di fornire, già dalle prime fasi di ricovero, importanti informazioni sull’evoluzione della patologia con una precisione e accuratezza predittiva con valori compresi tra il 75-78%, e con una capacità di prevedere la dimissione del paziente (utile anche per l’ottimizzazione del lavoro del sistema sanitario ospedaliero) compresa in un intervallo di 5-7 giorni, fino a una precisione di 2-3 giorni.

In particolare – rivela Docimo – abbiamo capito che il maggior contenuto informativo è contenuto nelle immagini radiologiche e in un sottoinsieme di informazioni cliniche. Ad esempio l’assenza delle informazioni della Tac causa un degrado delle performance dell’intero sistema, mentre tra le informazioni cliniche e di anamnesi di maggiore importanza sono emerse quelle riguardanti il sesso (maschile), il valore di tempistica di formazione del coagulo, la presenza di pregressa BroncoPneumopatia Cronica Ostruttiva (BPCO), la presenza di diabete di tipo 2, l’evoluzione dell’età (> 50 anni), il valore di interleuchina-6 (IL6) e il valore della ferritina”.

Notizie e dati preziosi per affrontare future epidemie e future pandemie, ma anche normali emergenze di malattie respiratorie come le polmoniti, con più armi cliniche e predittive e con minori rischi di mortalità.

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