La nostra tecnologia di imaging è progredita in modo significativo nell’ultimo decennio, ma anche così, la stragrande maggioranza dei pazienti con cancro al seno spesso non riesce a cogliere la malattia nella sua fase incipiente e per altri, quando viene diagnosticata, è già troppo tardi.

Ogni volta che il cancro al seno, o qualsiasi altro tipo di cancro, viene diagnosticato nelle sue fasi successive, significa che i trattamenti necessari sono molto aggressivi e le possibilità di guarigione minime.

Identificare i pazienti a rischio prima che la malattia inizi a svilupparsi è fondamentale e ora un team del MIT del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), in collaborazione con il Massachusetts General Hospital (MGH), ha creato un modello di deep learning in grado di utilizzando una mammografia per prevedere se un paziente ha la possibilità di sviluppare un cancro al seno in futuro.

Il modello è stato addestrato sulle mammografie e sugli esiti noti di oltre 90.000 pazienti che sono stati trattati all’MGH e ha raccolto i modelli sottili che possono indicare una predisposizione alla malattia.

“Dagli anni ’60, i radiologi hanno notato che le donne hanno modelli di tessuto mammario unici e ampiamente variabili visibili sulla mammografia”. Constance Lehman, professoressa di radiologia alla Harvard Medical School e capo della divisione di imaging del seno al Mass General Hospital, ha affermato: “Questi modelli possono rappresentare l’influenza di genetica, ormoni, gravidanza, allattamento, dieta, perdita di peso e aumento di peso. Ora possiamo sfruttare queste informazioni dettagliate per essere più precisi nella nostra valutazione del rischio a livello di singola donna”.

Ci sono altre buone notizie: il modello AI funziona esattamente allo stesso modo sia su pazienti bianchi che neri. C’è stata una disparità tra donne bianche e nere quando rilevano il cancro al seno, poiché la maggior parte delle linee guida sul cancro al seno si basano su popolazioni bianche.

Ora, grazie a questa IA, non sarà più così perché il team ha addestrato la propria IA su dati che includevano una quantità uguale di entrambe le popolazioni.

“È particolarmente sorprendente che il modello funzioni ugualmente bene per i bianchi e i neri, il che non è stato il caso con i precedenti strumenti di valutazione del rischio”, ha affermato al MIT la dott.ssa Allison Kuarian, professore associato di medicina e ricerca e politica sanitaria presso la Stanford University ” Se convalidato e reso disponibile per un uso diffuso, ciò potrebbe davvero migliorare le nostre attuali strategie per stimare il rischio”.

La mammografia riduce il cancro al seno attraverso studi clinici randomizzati, ma il dibattito su quanto spesso eseguire gli screening e quando iniziarli è ancora in corso: l’American Cancer Society raccomanda uno screening annuale dopo i 45 anni, mentre nel Regno Unito sono invitate le donne di età compresa tra 50 e 71 anni ad uno screening solo ogni 3 anni.

“Invece di adottare un approccio unico per tutti, possiamo personalizzare lo screening in base al rischio di una donna di sviluppare il cancro”, ha affermato la professoressa del MIT Regina Barzilay, lei stessa sopravvissuta al cancro al seno “Ad esempio, un medico potrebbe raccomandare uno screening MRI supplementare per donne ad alto rischio valutato dal modello”.

L’IA del MIT è riuscita a prevedere il rischio a un ritmo migliore rispetto a qualsiasi altro approccio precedente e ha collocato il 31% dei malati di cancro nella sua categoria ad alto rischio, rispetto al solo 18% degli altri metodi tradizionali.

Adam Yala, dottorando al MIT CSAIL e coautore dello studio, ha affermato che il loro obiettivo “è rendere questi progressi una parte dello standard di cura. Prevedendo chi svilupperà il cancro in futuro, possiamo contrarre il cancro prima che si manifestino i sintomi e, si spera, salvare vite”.