Il cancro al cervello rilevato da AI analizzando i risultati del test del sangue

Recentemente, i ricercatori associati all’Università di Strathclyde, Glasgow, hanno brevettato un metodo per analizzare i campioni di sangue per rilevare il cancro al cervello. I ricercatori di ClinSpec Diagnostics Limited hanno combinato la spettroscopia e gli algoritmi di intelligenza artificiale per rilevare il cancro al cervello in base alle biopsie del sangue. Come riportato da Psychology Today, la ricerca è stata recentemente pubblicata sulla rivista Nature Communications, e secondo il team di ricerca, il lavoro rappresenta un significativo sviluppo nell’utilizzo della spettroscopia clinica e dell’intelligenza artificiale.

La ricerca presentata nello studio potrebbe rendere più facile e semplice la diagnosi del cancro al cervello. Le cefalee frequenti possono essere un sintomo del cancro al cervello, ma anche se le cefalee sono molto comuni, il cancro al cervello non lo è. I clinici hanno bisogno di un metodo migliore per distinguere quali cefalee sono motivo di preoccupazione e quali sono più benigni. I medici devono essere in grado di eseguire una sorta di triage e ridurre il tempo e le risorse investite nella diagnosi del cancro al cervello con costose scansioni di imaging del cervello. Se un semplice test del sangue potesse fornire ai clinici informazioni affidabili che potrebbero aiutare a diagnosticare i casi di cancro al cervello, si potrebbero salvare vite.

Per questo motivo, i ricercatori di ClinSpec hanno cercato di sviluppare un algoritmo che potesse aiutare i medici a selezionare i casi di possibili pazienti con cancro al cervello, distinguendoli da altre cause di cefalee.

Uno dei metodi comuni per rilevare malattie come il cancro è la biopsia liquida, eseguendo una biopsia sui fluidi del corpo invece che sui campioni di tessuto. Il mercato della biopsia liquida sta crescendo rapidamente, raggiungendo una stima di 2,4 miliardi di dollari secondo la ricerca di mercato di BC Research LLC. La biopsia liquida si è rivelata efficace nel rilevare segni di cancro, in quanto è in grado di rilevare il DNA tumorale circolante libero, o ctDNA, e le cellule tumorali circolanti, o CTC. Tuttavia, i ricercatori di ClinSpec hanno utilizzato un metodo di analisi diverso, eseguendo la spettroscopia sui campioni di sangue per trovare marcatori biochimici indicativi di cancro.

La spettroscopia è il processo di utilizzo della radiazione elettromagnetica per trovare componenti chimici specifici. La luce viene divisa in frequenze elettromagnetiche componenti, e queste frequenze reagiranno diversamente con diversi chimici. Il team di ricerca di ClinSpec ha utilizzato la luce infrarossa per creare rappresentazioni dei campioni di sangue, una tecnica chiamata spettroscopia di riflessione totale attenuata (ATR)-Fourier transform infrared (FTIR). Il team di ricerca ha affermato che la tecnica è non distruttiva, non invasiva e crea in modo affidabile un profilo biochimico del campione senza la necessità di preparare estensivamente il campione. Le rappresentazioni dei campioni di sangue potevano quindi essere analizzate per aberrazioni, controllate per possibili segni di cancro.

Per analizzare i dati, è stato utilizzato un support vector machine per creare un modello di classificazione. I support vector machine sono utilizzati per l’analisi di classificazione e regressione, e funzionano disegnando confini decisionali, o linee che separano un set di dati in più classi. L’algoritmo tenta di massimizzare la distanza tra la linea di divisione e i punti di dati su entrambi i lati della linea, e maggiore è la distanza, più è alta la fiducia del classificatore.

Il team di ricerca ha affermato che il loro metodo di analisi per i campioni di sangue è stato in grado di distinguere efficacemente i campioni di cancro da quelli non cancerosi. C’è stato un tasso di sensibilità del 93,2% e un tasso di specificità del 92,8%. Secondo MDDI Online, i ricercatori riportano che, analizzando i campioni di 104 pazienti diversi, il loro metodo assistito da intelligenza artificiale è stato in grado di distinguere i pazienti sani da quelli con cancro circa l’86% delle volte.

I ricercatori hanno spiegato nello studio:

“Questo lavoro presenta un passo nella traduzione della spettroscopia ATR-FTIR nella clinica. Questo passo verso l’analisi ad alto rendimento ha implicazioni nel campo della spettroscopia IR e nell’ambiente clinico. L’analisi del siero sanguigno utilizzando questa tecnica si adatterebbe ideale nel percorso clinico come strumento di triage per il cancro al cervello.”