I ricercatori della Stanford Medicine hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale per migliorare la diagnosi e il trattamento del glioblastoma, una forma particolarmente aggressiva di cancro al cervello.\u00a0<\/b><\/p>\n
Il glioblastoma presenta sfide uniche per i professionisti del settore medico a causa della sua composizione cellulare estremamente variabile da paziente a paziente.<\/span><\/p>\n Olivier Gevaert, professore associato di informatica biomedica e scienza dei dati, ha sottolineato la complessit\u00e0 del trattamento del glioblastoma, affermando: \"A causa dell'eterogeneit\u00e0 di questa malattia, gli scienziati non hanno trovato modi validi per affrontarla\".<\/span><\/p>\n Il <\/span>Modello AI<\/span><\/a> mira a mitigare questo problema analizzando le immagini colorate del tessuto del glioblastoma per valutarne le caratteristiche, tra cui l'aggressivit\u00e0 e la composizione genetica del tumore.<\/span><\/p>\n Yuanning Zheng, del laboratorio di Gevaert, <\/span>descritto<\/span><\/a> il sistema di intelligenza artificiale come \"una sorta di sistema di supporto decisionale per i medici\".\u00a0<\/span><\/p>\n Il modello potrebbe aiutare i medici a identificare i pazienti con caratteristiche cellulari indicative di tumori pi\u00f9 aggressivi, segnalandoli per un rapido follow-up. Il modello<\/span>Il sistema consente di ottenere una mappa pi\u00f9 dettagliata del tumore, rivelando le interazioni cellula-cellula e la loro correlazione con gli esiti del paziente.<\/span><\/p>\n Gevaert ha aggiunto: \"Il modello ha mostrato quali cellule amano stare insieme, quali non vogliono comunicare e come questo si correli con i risultati dei pazienti\".\u00a0<\/span><\/p>\n Ad esempio, il modello ha rilevato che il raggruppamento di cellule specifiche, note come astrociti, indica una forma pi\u00f9 aggressiva del tumore. Queste conoscenze potrebbero aiutare a progettare trattamenti pi\u00f9 efficaci per il glioblastoma.<\/span><\/p>\n Zheng spera che il modello possa servire anche come strumento di valutazione post-operatoria. Il modello ha dimostrato che le cellule tumorali che mostrano segni di privazione di ossigeno sono spesso correlate a esiti peggiori del cancro.\u00a0<\/span><\/p>\n \"Illuminando le cellule prive di ossigeno nei campioni chirurgici colorati con l'istologia, il modello pu\u00f2 aiutare i chirurghi a capire quante cellule cancerose possono essere rimaste nel cervello e quando riprendere il trattamento dopo l'intervento\", ha dichiarato Zheng.<\/span><\/p>\n Pur essendo ancora in fase di ricerca, il modello ha il potenziale per essere applicato ad altri tipi di cancro, come quello al seno o ai polmoni.<\/span><\/p>\n Zheng ha concluso: \"Penso che queste integrazioni di dati multimodali possano dare forma al miglioramento della medicina personalizzata in futuro\".<\/span><\/p>\n Attualmente, una versione proof-of-concept del loro modello, denominata GBM360, \u00e8 a disposizione dei ricercatori per testare e caricare immagini diagnostiche per prevedere gli esiti dei pazienti affetti da glioblastoma. <\/span><\/p>\n Tuttavia, Zheng si \u00e8 affrettato ad aggiungere che il modello \u00e8 ancora in fase di ricerca e non viene utilizzato in contesti clinici reali.\u00a0<\/span><\/p>\n Lo studio utilizza l'intelligenza artificiale per interpretare i sottotipi di glioblastoma a partire dai dati dei pazienti esistenti, aiutando i medici a determinare la prognosi e lo sviluppo della malattia per i diversi pazienti.\u00a0<\/span><\/p>\n Ecco come funziona:<\/p>\n L'IA sta accelerando enormemente gli approcci all'assistenza sanitaria basati sui dati, sostenendo Risonanza magnetica,<\/a> diagnostica delle malattie dell'occhio<\/a>e sofisticato interfacce cervello-computer<\/a>per citare solo alcune delle sue miriadi di applicazioni.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ricercatori della Stanford Medicine hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale progettato per migliorare la diagnosi e il trattamento del glioblastoma, una forma particolarmente aggressiva di cancro al cervello. 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Il modello di intelligenza artificiale mira a mitigare questo problema analizzando le immagini colorate del tessuto del glioblastoma per valutarne le caratteristiche, tra cui l'aggressivit\u00e0 e la genetica del tumore.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":4780,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[84],"tags":[203,274,204,105,101],"class_list":["post-4779","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-industry","tag-biotech","tag-cancer","tag-healthcare","tag-machine-learning","tag-medtech"],"yoast_head":"\nPer saperne di pi\u00f9 sullo studio<\/span><\/h2>\n
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