Sviluppo di sistemi automatizzati per la prognosi del carcinoma polmonare non a piccole cellule con elevata accuratezza

E’ noto come il progresso in campo tecnologico faciliti sempre più la nostra vita quotidiana, sia nella sfera privata che sul posto di lavoro. Lo sviluppo di questo processo di automatizzazione potrebbero condurre presto anche alla creazione di strumentazioni autonome, in grado di valutare le analisi dei pazienti senza bisogno della verifica di uno specialista. Il carcinoma del polmone è il più diffuso tra i carcinomi in tutto il mondo. In un report pubblicato di recente su Nature Communications è stato dimostrato che è possibile “insegnare” ad un computer come analizzare le immagini istopatologiche su vetrino colorate con ematossilina-eosina di pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule. Lo studio è stato condotto valutando 2186 campioni di pazienti registrati nel The Cancer Genome Atlas e 294 immagini dallo Stanford Tissue Microarray Database. Dopo aver identificato 9879 caratteristiche quantitative nei campioni, sono state selezionate quelle che con maggiore probabilità permettevano di distinguere i pazienti con un’aspettativa di vita più breve rispetto a quelli che invece avevano un’aspettativa di vita più lunga. “L’apprendimento” delle caratteristiche dei due gruppi da parte della macchina ha permesso di esprimere quindi una prognosi che è risultata predittiva per i singoli casi. Questi risultati aprono una nuova frontiera contribuendo all’oncologia della precisione e prospettano la possibilità che questa metodologia possa essere applicata anche ad altri carcinomi.