La Medicina di Precisione consente di applicare cure specifiche per una particolare patologia. Il continuo sviluppo di questo nuovo approccio è basato sulla combinazione di tutti i dati disponibili e così è nata la Radiomica.
La Radiomica è la scienza recentemente nata, che consente di convertire le immagini mediche digitali come gli esami di Tomografia a Emissione di Positroni (PET: Positron Emission Tomography) o Tomografia Computerizzata (TC) e le immagini provenienti dalla Risonanza Magnetica (MR: Magnetic Resonance) in dati ad alta intensità comprensibili e utilizzabili dai medici specialisti in oncologia. Per ora la Radiomica è utilizzata in ambito oncologico ma ha la potenzialità per espandersi in altri ambiti.
Come funziona la Radiomica?
Quando il paziente si sottopone a una PET, TC o MR, i dati raccolti dal radiologo si riferiscono principalmente al diametro della lesione, ovvero ad esempio, alla dimensione del tumore. Lo stesso esame si può ripetere a distanza di tempo per verificare se la dimensione del tumore è cambiata e, si spera, diminuita. Le immagini raccolte in genere sono a vari livelli e angolazioni, come se si facesse a fette una mela e la si potesse poi ricomporre, questo ci dà la possibilità di avere un quadro tridimensionale del tumore.
Queste informazioni sono importanti ma non sufficienti per poter fare una diagnosi precisa e accurata e poter dire che il tumore è in completa fase di regressione.
Infatti, sono necessari molti altri dati che sono definiti biomarcatori. I biomarcatori possono essere il flusso sanguigno, la densità cellulare e vari altri indicatori che si trovano nei pressi del tumore. Non ultimi, importanti biomarcatori sono i dati genetici, ovvero se sono presenti delle mutazioni in alcuni geni che sono all’origine del tumore.
La Radiomica mette insieme tutti questi dati in un approccio che viene definito multimodale e che si base sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (qui per approfondimenti) e dei Big Data (qui per approfondimenti). In questo modo si combinano differenti dati che aumentano la potenzialità di analizzare e tracciare l’evoluzione della malattia in modi che i medici specialisti non hanno potuto fare in passato.
Inoltre, non è necessario sviluppare alcuna nuova tecnologia o investire in nuova strumentazione, in quanto i dati delle immagini radiologiche sono normalmente raccolti nelle analisi di routine dei pazienti oncologici, perciò è solo necessario collegarli attraverso una piattaforma informatica già disponibile da diverse aziende specializzate nel settore dell’applicazione dell’Intelligenza Artificiale alla medicina.
Quali sono i vantaggi per il paziente?
Il vantaggio più importante per il paziente è che la diagnosi del tumore sarà più precisa in quanto la patologia sarà vista nel suo insieme e i dati saranno correlati e anche confrontati con i dati di moltissimi altri pazienti presenti nei database dell’ospedale e presto anche tra ospedali.
Inoltre, l’accuratezza della diagnosi sarà anche migliore poiché l’algoritmo utilizzato dall’Intelligenza Artificiale si migliora costantemente attraverso l’accumulo dei dati e il suo confronto costante. I medici specialisti possono identificare i biomarcatori utili alla diagnosi in tempo reale, ad esempio seguendo i cambiamenti del tumore in termini di volume, struttura e in molte altre caratteristiche che definiscono una risposta al trattamento.
In ultimo, ricordiamo che i tumori si adattano all’ambiente, ovvero il DNA delle cellule tumorali incorre in mutazioni che conferiscono resistenza ai farmaci chemioterapici la cui conseguenza è che il tumore non risponde più alla terapia e invece di regredire riprende ad espandersi. Integrare i dati di immagine radiografica con i dati di genetica molecolare e altri biomarcatori, consente di prevedere la resistenza alla terapia e di agire tempestivamente.
