Un algoritmo ha imparato a individuare le metastasi più piccole, sfuggenti e difficili da rilevare, al punto da poter indicare se una terapia è efficace contro il tumore: la tecnica, ad alta risoluzione, è stata sperimentata sui topi e si basa sulla scansione dell’intero organismo. Pubblicata sulla rivista Cell, è stata messa a punto in Germania, nel centro Helmholtz di medicina rigenerativa di Monaco.
Finora individuare le metastasi in modo completo si è rivelato un compito impossibile per via della limitata risoluzione delle tecniche per la rilevazione di immagini. La tecnica messa a punto dal gruppo guidato da Ali Erturk si basa sulla scansione laser al microscopio e permette di rilevare le metastasi più piccole nei tessuti dei topi.
Exposing the enemy – AI detection of metastases from Helmholtz Zentrum München on Vimeo.
Il limite era nel fatto che la lettura delle immagini richiedeva una notevole quantità di tempo. Adesso lo stesso gruppo di ricerca ha superato l’ostacolo, sviluppando un algoritmo di deep-learning chiamato DeepMACT. Grazie all’intelligenza artificiale l’analisi è diventata 300 volte più veloce e fornisce i risultati in meno di un’ora anziché in mesi. Grazie all’algoritmo è stato possibile tracciare un profilo unico delle metastasi di diverse forme di tumore e quantificare l’efficacia dei farmaci “Per sviluppare terapie anticancro più efficaci – osserva Erturk – è fondamentale capire i meccanismi delle metastasi nelle diverse forme di tumore e sviluppare farmaci specifici capaci di bloccare le metastasi. Il metodo sarà utile nella ricerca preclinica, dove si testano i farmaci”.
