Un nuovo software basato sull’intelligenza artificiale è in grado di riconoscere in modo automatico i sottotipi della leucemia linfoblastica acuta a cellule T pediatrica (T-All), cioè le diverse varianti genetiche della malattia che possono rispondere in modo diverso alle terapie, e di stimare per ogni bambino il rischio di andare incontro a complicanze o recidiva.
Ricerca: intelligenza artificiale alleata dei medici contro la leucemia linfoblastica, lo studio e il software
Lo studio pubblicato sulla rivista scientifica Genome Medicine è stato coordinato da ricercatori coordinato dall’Università di Würzburg (Germania) con il contributo anche della Fondazione Tettamanti di Monza. “La leucemia linfoblastica acuta a cellule T pediatrica (T-All) è un tumore del sangue pediatrico aggressivo, per cui non esistono ancora strumenti affidabili in grado di individuare precocemente i bambini che hanno bisogno di terapie più intensive – ha scritto la struttura monzese – I ricercatori hanno perciò sviluppato clinTall, un software di intelligenza artificiale che mette insieme dati clinici, genetici e di espressione genica per riconoscere il sottotipo della malattia e calcolare il rischio di eventi specifici, come recidiva, mancata risposta alla terapia iniziale e comparsa di un secondo tumore. Addestrato sui dati di 1.309 bambini con T-All, lo strumento riconosce il sottotipo corretto in più del 90% dei casi, un risultato che supera quanto fatto sinora dai software oggi disponibili”.
Ricerca: intelligenza artificiale contro la leucemia linfoblastica, «strumento pensato per essere realmente utilizzabile»
«Uno degli aspetti più interessanti è che funziona bene anche quando non si dispone di un profilo genomico completo – ha detto Giovanni Cazzaniga, professore associato di Genetica medica a Milano-Bicocca e responsabile dell’Unità di ricerca genetica della leucemia del Tettamanti, oltre che direttore di Genetica medica dell’Irccs – È uno strumento pensato per essere realmente utilizzabile e non solo in un contesto di ricerca, è accessibile gratuitamente e non richiede competenze informatiche avanzate per essere utilizzato, il che ne facilita l’adozione anche al di fuori dei grandi centri di ricerca. Strumenti come questo ci avvicinano a una stratificazione del rischio più precisa»