I ricercatori IBM analizzano la struttura delle cellule del cancro al seno utilizzando l’intelligenza artificiale

Il cancro al seno è il tumore più comune e la principale causa di morte per le donne in molti paesi del mondo, insieme al cancro del polmone e del colon-retto. Secondo le statistiche dell’Agenzia mondiale per la ricerca sul cancro (IARC) del 1998, il cancro al seno era al primo posto, rappresentando il 21% di tutti i tumori nelle donne in tutto il mondo. E le ultime ricerche mostrano che 1 donna adulta su 8 svilupperà un cancro al seno invasivo nel corso della sua vita e, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, ci sono 18,1 milioni di nuovi casi e 9,6 milioni di decessi per cancro al seno in tutto il mondo lo scorso anno. Si può quindi constatare che il cancro al seno è un vero e proprio serial killer, con un meccanismo di risposta estremamente complesso che ha avuto negli anni innumerevoli studi sulle sue cause, patogenesi e trattamento, ma i risultati ottenuti sono ancora relativamente limitati.

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Attualmente, la diagnosi precoce del cancro al seno attraverso lo screening in donne altrimenti sane migliora significativamente la prognosi e i risultati complessivi del trattamento e, fortunatamente, Google, il MIT e la New York University stanno lavorando per migliorare l’accuratezza dello screening del cancro al seno utilizzando la tecnologia dell’intelligenza artificiale e hanno ottenuto encomiabili successi. , aprendo notevolmente di più il potenziale per un efficace screening del cancro al seno a livello comunitario. Un altro gigante nel campo dell’intelligenza artificiale, IBM, è l’ultimo nome ad unirsi alla lotta contro il cancro al seno. In un post sul blog di ieri, gli scienziati dell'ufficio svizzero dell'IBM di Zurigo hanno dettagliato il loro progetto di collaborazione con l'Università di Zurigo per sviluppare un sistema basato sull'intelligenza artificiale, in grado di identificare e classificare tumori, cellule immunitarie e le relazioni tra questi componenti. I dettagli di questo progetto di ricerca sono pubblicati sulla famosa rivista scientifica Cell.

“Mentre ricercatori e medici di tutto il mondo hanno lavorato instancabilmente per sviluppare nuovi trattamenti per combattere il cancro al seno, in definitiva le ragioni principali per cui le morti legate al cancro rimangono dovute alla resistenza al trattamento, alla recidiva e alle metastasi. Il nostro obiettivo in questo progetto non è altro che gettare le basi per futuri metodi diagnostici e di screening accurati, in grado di aiutare i pazienti a vincere una percentuale maggiore nella lotta contro questa malattia malvagia," ha condiviso Marianna Rapsomaniki, capo del gruppo di ricerca di IBM.

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A tal fine, la Rapsomaniki e i suoi colleghi hanno innanzitutto ipotizzato che il cancro al seno sia una malattia eterogenea, ovvero composta da cellule tumorali con caratteristiche diverse, determinate dalla struttura genetica e influenzate dalla comunicazione ambientale e dalle interazioni con tipi di cellule non cancerose nel cervello. dell’organismo, come le cellule immunitarie, i fibroblasti (cellule stromali) e le cellule endoteliali (cellule vascolari). Inoltre, gli scienziati ipotizzano anche che i fattori presenti in questi “ecosistemi” possano essere correlati alla progressione della malattia e alla capacità di rispondere alla terapia.

Per dimostrare la loro idea, il team ha selezionato campioni non tumorali da 144 pazienti e ha utilizzato la citometria di massa – una variante del metodo analitico della citometria a flusso – per analizzare e misurare circa 70 tipi di proteine ​​in oltre 26 milioni di cellule tumorali e immunitarie. Successivamente, hanno utilizzato una tecnica basata sull’intelligenza artificiale per identificare diverse popolazioni di tumori e cellule immunitarie, quindi hanno creato un diagramma dettagliato dell’“ecosistema del cancro al seno” e hanno utilizzato questo nomogramma per identificare l’eterogeneità dei singoli tumori, nonché quantificarne la loro entità. anomalie rispetto alle cellule non tumorali.

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Infine, i ricercatori hanno condotto analisi dei macrofagi associati al tumore e delle popolazioni di cellule T (queste cellule possono esibire sia funzioni di soppressione del tumore che di supporto) e quindi hanno collegato i risultati con altre informazioni cliniche, tra cui l'estensione della malattia o l'aggressività del tumore.

Dopo aver completato le fasi sperimentali, il team ha scoperto che i tumori maligni sono spesso dominati da una morfologia cellulare unica e ogni tumore è unico anche nella sua composizione cellulare, di cui, quanto più maligni sono i tumori, tanto più diversi sono dall'altro. riposo. Inoltre, gli scienziati hanno anche trovato somiglianze nel sistema immunitario correlato al tumore tra i tumori maligni.

Il team ritiene che questo lavoro contribuirà a gettare le basi per la progettazione di trattamenti di medicina di precisione e dimostra che l’immunoterapia può essere un metodo praticabile per la diagnosi precoce di alcune malattie per un numero di gruppi di pazienti affetti da cancro al seno.

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“Nel corso della nostra ricerca, abbiamo visto che un approccio unico per il trattamento del cancro non è sempre efficace. Sulla base di questi recenti risultati, riteniamo che anche un gruppo specifico di pazienti affette da cancro al seno possa trarre beneficio dall’immunoterapia per il loro trattamento. In futuro, promuoveremo la comprensione della fattibilità dell'immunoterapia in ulteriori studi, che potrebbero portare a una sperimentazione clinica su larga scala", ha concluso la signora Marianna Rapsomaniki.