Una diagnosi accurata di cancro è complessa e richiede quasi sempre la disponibilità di una buona infrastruttura medica con medici ben inseriti in una rete oncologica. Se questo è quello che spesso avviene nel mondo occidentale, la situazione è diversa in molti Paesi in via di sviluppo e di recente industrializzazione. Anche i costi dei test diagnostici sono proibitivi in alcuni Paesi.
Tuttavia, una diagnosi precoce e affidabile delle malattie più gravi è essenziale per ridurre la mortalità associata alle malattie oncologiche. Un team di ricercatori ha quindi sviluppato un algoritmo basato sull'intelligenza artificiale in grado di fornire progressi significativi nella diagnostica del cancro.
Lo strumento si basa in ultima analisi su un esame del sangue. Una provetta viene prelevata dal paziente ed esaminata per individuare sette marcatori tumorali (AFP, CA125, CA15-3, CA19-9, CA72-4, CEA, CYFRA 21-1). L'analisi è poco costosa e facile da eseguire. L'algoritmo chiamato OncoSeek calcola quindi la probabilità che il paziente abbia un cancro. Vengono presi in considerazione I risultati dell’esame del sangue, così come altri indicatori come l'età o il sesso del paziente. Lo strumento indica anche il tessuto tumorale di origine più probabile, limitandosi ora a nove forme comuni di cancro (seno, retto/colon, fegato, polmone, linfoma, ovaio, pancreas, esofago e stomaco).
Per calcolare l'affidabilità dell'algoritmo, sono stati prelevati campioni di sangue da oltre 7.000 persone. Dei partecipanti, circa 950 avevano un caso confermato di cancro (nota: il sangue è stato prelevato prima di iniziare il trattamento). Una seconda coorte di circa 1.800 soggetti, di cui 1.000 con cancro, è stata utilizzata per un'ulteriore convalida.
Con l'aiuto di OncoSeek, il tasso di falsi positivi associato alla valutazione dei marcatori tumorali è stato ridotto in modo significativo e la specificità del test è aumentata a oltre il 90%. La sensibilità per tutti i tipi di tumore è stata di circa il 51%, il che significa un'accuratezza di circa l'84%. La sensibilità è stata particolarmente elevata per il tumore del pancreas: oltre il 77%. L'algoritmo ha ottenuto un'accuratezza di circa il 66% per il tessuto di origine del tumore.
OncoSeek migliora significativamente il potere predittivo di sette marcatori tumorali e può persino aiutare a identificare il tessuto di origine. Anche se l'algoritmo non è perfetto, soprattutto per quest'ultimo, i risultati offrono comunque indizi per ulteriori diagnosi mirate. Lo strumento può contribuire in modo significativo alla diagnosi precoce dei tumori, soprattutto nei Paesi in via di sviluppo.
Fonte: Luan Y, Zhong G, Li S, Wu W, Liu X, Zhu D, Feng Y, Zhang Y, Duan C, Mao M. A panel of seven protein tumour markers for effective and affordable multi-cancer early detection by artificial intelligence: a large-scale and multicentre case-control study. EClinicalMedicine. 2023 Jun 15;61:102041. doi: 10.1016/j.eclinm.2023.102041. PMID: 37387788; PMCID: PMC10300313.