Un test basato su AI può individuare la terapia più efficace nei pazienti affetti da tumore al pancreas

La comunità scientifica ha cercato per decenni di ottenere un biomarcatore in grado di guidare la scelta della chemioterapia per il cancro al pancreas

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Un test basato su AI può individuare la terapia più efficace nei pazienti affetti da tumore al pancreas

Il tumore al pancreas è uno dei più letali in assoluto. Sopravvive a cinque anni dalla diagnosi solo il 13% dei pazienti, e nel 2026 negli Stati Uniti sono attese quasi 53.000 morti per questa malattia. Una delle sfide più frustranti per i medici è sempre stata la scelta della chemioterapia giusta. Sono due i principali regimi disponibili, ma fino ad oggi decidere quale usare era, nelle parole del CEO di Valar Labs Anirudh Joshi, azienda statunitense che si occupa di diagnosi oncologiche basate su intelligenza artificiale, “un po’ un gioco d’azzardo”.

Ora uno studio pubblicato sul Journal of Clinical Oncology potrebbe cambiare le cose. Un gruppo di ricercatori guidato dal dottor Andrew Hendifar del Cedars-Sinai Medical Center di Los Angeles ha sviluppato e validato Vitara Pancreas, un test diagnostico basato su AI che analizza le immagini istologiche standard delle biopsie tumorali, le stesse già utilizzate di routine, per individuare quale chemioterapia avrà più effetto su quel paziente. L’algoritmo identifica firme istologiche nel cancro al pancreas che vengono correlate con la risposta a specifiche terapie, estraendo informazioni predittive che l’occhio umano non riesce a quantificare. Il biomarcatore è stato validato su due studi clinici prospettici, tra cui la prestigiosa sperimentazione COMPASS e il programma Know Your Tumor della Pancreatic Cancer Action Network.

“Avere biomarker in grado di guidare la scelta della chemioterapia di prima linea nel cancro al pancreas è stato un obiettivo della comunità scientifica per decenni” , ha dichiarato il dottor Hendifar. Il test non richiede esami aggiuntivi né campioni speciali. Le aziende come Valar Labs stanno sviluppando algoritmi di machine learning capaci di estrarre informazioni che solo l’AI riesce a vedere, aprendo una nuova era nella medicina di precisione oncologica.


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