Un team di ricercatori dell’Università di Cambridge ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale, EMethylNET, in grado di rilevare 13 tipologie di cancro con una precisione del 98,2%, analizzando campioni di tessuto umano.
Il modello ha mostrato utilità nel rilevare tumori solidi come il cancro al seno, al fegato, ai polmoni e alla prostata esaminando i pattern di metilazione del DNA in una varietà di tumori diversi. Confrontando i segni di metilazione nel cancro con quelli nei tessuti sani, il modello AI è infatti in grado di identificare i segni indicativi di tumori specifici.
I vantaggi dell’uso di questa tecnologia includono la possibilità per i radiologi di concentrarsi su casi più complessi, diagnosi precoci che migliorano le probabilità di sopravvivenza e l’identificazione di sottotipi specifici di cancro per trattamenti mirati. Tuttavia, l’implementazione clinica presenta sfide, tra cui l’integrazione con i sistemi esistenti e la formazione del personale medico.
