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Rilevamento del cancro tramite biosignali "microscopici".
Alcuni scienziati del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e di Microsoft hanno recentemente pubblicato una ricerca su un sistema di biosensori basato sull'intelligenza artificiale, in grado di rilevare il cancro in una fase molto precoce attraverso un semplice esame delle urine. Lo studio, pubblicato su Nature Communications, apre una nuova prospettiva per lo screening oncologico domiciliare, con una sensibilità significativamente superiore rispetto ai metodi tradizionali.
Secondo il team di ricerca, l'intelligenza artificiale è stata utilizzata per progettare peptidi – brevi catene proteiche – capaci di riconoscere l'attività delle proteasi, un gruppo di enzimi spesso iperattivi nelle cellule tumorali. Questi peptidi vengono rivestiti sulla superficie di nanoparticelle per formare biosensori microscopici. Una volta introdotti nell'organismo, se incontrano proteasi correlate al cancro, i peptidi vengono scissi e rilasciano segnali specifici. Questi segnali vengono poi escreti nelle urine e possono essere rilevati utilizzando strisce reattive simili ai test di gravidanza.
In precedenza, il team di ricerca aveva dimostrato che la tecnologia di rilevamento delle proteasi poteva individuare vari tipi di cancro, come quello polmonare, ovarico e del colon-retto. Tuttavia, il processo di progettazione dei peptidi si basava principalmente su metodi tradizionali, con conseguente limitata precisione. Per ovviare a questo problema, gli scienziati hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale chiamato CleaveNet per progettare automaticamente peptidi in grado di identificare con precisione ciascun enzima bersaglio.
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Il laboratorio del professor Bhatia sta attualmente partecipando a un progetto finanziato dall'Agenzia statunitense per la ricerca e lo sviluppo biomedico avanzato (ARPA-H) per sviluppare un test domiciliare in grado di rilevare e differenziare circa 30 diversi tipi di cancro in fase precoce. Oltre al suo ruolo diagnostico, la tecnologia dei peptidi ingegnerizzati con l'intelligenza artificiale ha anche potenziali applicazioni nel trattamento del cancro. Questi peptidi possono essere legati a farmaci o anticorpi per rilasciare il principio attivo con precisione all'interno dell'ambiente tumorale, aumentando l'efficacia e riducendo gli effetti collaterali.
Secondo gli esperti, la combinazione di intelligenza artificiale, nanotecnologie e biologia molecolare sta aprendo una nuova strada nella medicina di precisione, dove le malattie possono essere individuate e trattate prima che si verifichino danni gravi.
L'intelligenza artificiale prevede il rischio di cancro prima che i medici lo rilevino.
Insieme ai nuovi biosensori, l'intelligenza artificiale sta dimostrando capacità superiori anche nell'analisi delle immagini mediche per prevedere il rischio di cancro in una fase molto precoce. Uno degli studi più rilevanti oggi è il modello Sybil AI, sviluppato da scienziati del Mass General Brigham Cancer Center e della Harvard Medical School negli Stati Uniti, per prevedere il rischio di cancro ai polmoni.
Secondo la dottoressa Lecia Sequist del Mass General Cancer Center, il team di ricerca ha addestrato il modello Sybil utilizzando migliaia di scansioni TC a basso dosaggio di pazienti partecipanti a studi clinici. I dati utilizzati includevano informazioni su coloro a cui è stato successivamente diagnosticato un cancro, il momento di insorgenza della malattia, le caratteristiche di salute e gli esiti del trattamento. Dopo l'addestramento, Sybil è stato in grado di prevedere il rischio di cancro al polmone basandosi esclusivamente sulle scansioni TC, senza richiedere ulteriori dati sui pazienti. I risultati degli studi hanno dimostrato che il modello ha raggiunto un'accuratezza di circa l'80-95% nella previsione del rischio di cancro al polmone, anche prima che i radiologi rilevassero anomalie evidenti.
Insieme a Sybil, anche un altro sistema di intelligenza artificiale chiamato MIRAI viene utilizzato per prevedere il rischio di cancro al seno. Sviluppato da un team di ricerca guidato dalla professoressa Regina Barzilay del MIT, MIRAI utilizza i dati di circa 128.000 mammografie, tra cui 3.800 casi in cui è stato successivamente diagnosticato un tumore entro 5 anni. Il sistema è in grado di prevedere il rischio futuro di cancro al seno con un'accuratezza di circa il 75-84%.
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Tra le principali sfide odierne figurano la sicurezza dei dati medici , la trasparenza degli algoritmi, il rischio di inesattezze nei dati e l'accessibilità della tecnologia a livello internazionale. Inoltre, la formazione di personale sanitario in grado di utilizzare e monitorare i sistemi di intelligenza artificiale è considerata cruciale per garantire trattamenti sicuri ed efficaci. Ciononostante, con l'attuale ritmo di sviluppo, molti esperti ritengono che l'IA diventerà uno strumento centrale nelle future strategie di prevenzione del cancro. Secondo i ricercatori, l'obiettivo a lungo termine non è solo un trattamento più efficace, ma anche la diagnosi precoce, in modo da poter controllare il cancro prima che rappresenti una seria minaccia per la salute umana.
Gli esperti ritengono che l'applicazione dell'intelligenza artificiale nella diagnosi del cancro stia inaugurando una nuova era della medicina preventiva, in cui il rischio di malattia può essere previsto con anni di anticipo anziché attendere la comparsa dei sintomi. Tuttavia, gli scienziati sottolineano anche che la tecnologia dell'IA necessita ancora di test più approfonditi prima di una diffusione capillare nel sistema sanitario.
Fonte: https://vtv.vn/ai-dinh-hinh-tuong-lai-tam-soat-ung-thu-som-100260603183614169.htm
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