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Uno studio clinico condotto in Humanitas dimostra l’efficacia dell’AI nel distinguere, a seguito di radioterapia, la progressione tumorale dalle alterazioni dei tessuti dovute al trattamento, aprendo la strada a decisioni terapeutiche più precise e meno invasive
Rozzano, 20 maggio 2025 – A seguito del trattamento radioterapico delle metastasi al cervello, distinguere tra le alterazioni radio-indotte del tessuto cerebrale e la progressione del tumore è una sfida diagnostica cruciale. Le tecniche diagnostiche convenzionali, come la risonanza magnetica, spesso non sono dirimenti, perché le caratteristiche radiologiche dei due tipi di tessuto sono molto simili. Secondo i risultati di un nuovo studio pubblicato su Neuro Oncology, l’Intelligenza Artificiale potrebbe superare queste limitazioni: i risultati dimostrano la superiorità dell’AI nel distinguere tra radionecrosi e progressione tumorale in pazienti con metastasi cerebrali sottoposti a radiochirurgia stereotassica, una tecnica di radioterapia ad alta precisione.
La ricerca, condotta da un team multidisciplinare di neuroradiologi, oncologi, radioterapisti e patologi in collaborazione tra IRCCS Istituto Clinico Humanitas e l’University Hospital di Tubinga, è stata coordinata dal prof. Letterio Politi, responsabile della Neuroradiologia di IRCCS Istituto Clinico Humanitas, e dalla prof.ssa Marta Scorsetti, responsabile di Radioterapia e Radiochirurgia, entrambi docenti di Humanitas University.
I ricercatori hanno analizzato retrospettivamente 124 lesioni cerebrali in pazienti sottoposti a radioterapia stereotassica per le quali era disponibile una conferma istologica, ottenuta tramite biopsia o resezione chirurgica. Lo studio ha impiegato approcci di radiomica, che estraggono informazioni quantitative dalle immagini mediche, e modelli di deep learning, algoritmi di AI che sfruttano reti neurali artificiali per apprendere.
I risultati hanno mostrato che gli algoritmi di Intelligenza Artificiale sono in grado di distinguere con elevata accuratezza la radionecrosi dalla progressione tumorale. L’algoritmo, dopo essere stato allenato sui casi clinici dell’ospedale, è stato testato retrospettivamente su un gruppo di pazienti esterno, che ha permesso di validare l’approccio e generalizzare i risultati.
«La radiochirurgia stereotassica è una tecnica efficace per il trattamento delle metastasi cerebrali – spiega Marta Scorsetti -. Tuttavia la distinzione tra radionecrosi, un effetto collaterale del trattamento, e la progressione del tumore può essere complessa. La nostra ricerca dimostra che l’AI ha il potenziale per fornire uno strumento diagnostico più accurato, potenzialmente in grado di ridurre la necessità di procedure bioptiche o chirurgiche esplorative».
«Anche se saranno necessari ulteriori ricerche per validare questi modelli in popolazioni più ampie di pazienti, i risultati ottenuti sono promettenti e suggeriscono che l’AI potrebbe diventare uno strumento prezioso a supporto del lavoro dei neuroradiologi di oggi e di domani», afferma Letterio Politi, oggi anche alla guida del corso di Laurea Magistrale in Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences (DAIHS), nato dalla collaborazione tra Humanitas University e l’Universitá Bocconi per unire competenze biomediche e sanitarie ad expertise di AI, Data Science e Data Analytics.
Concludono Scorsetti e Politi: «La ricerca rappresenta un importante passo avanti nel campo della neuro-oncologia e un’ulteriore dimostrazione di come tecnologie avanzate e lavoro multidisciplinare possano combinarsi per migliorare le nostre capacità di diagnosi e cura, avvicinandosi sempre più ad approcci di medicina di precisione».
Un estudio clínico realizado en Humanitas demuestra la eficacia de la IA para distinguir, tras la radioterapia, la progresión tumoral de las alteraciones tisulares inducidas por el tratamiento, abriendo el camino a decisiones terapéuticas más precisas y menos invasivas
Rozzano, 20 de mayo de 2025 – Tras el tratamiento radioterápico de las metástasis cerebrales, distinguir entre las alteraciones del tejido cerebral inducidas por la radiación y la progresión del tumor representa un desafío diagnóstico crucial. Las técnicas diagnósticas convencionales, como la resonancia magnética, a menudo no resultan concluyentes, ya que las características radiológicas de ambos tipos de tejido son muy similares. Según los resultados de un nuevo estudio publicado en Neuro Oncology, la Inteligencia Artificial podría superar estas limitaciones: los datos demuestran la superioridad de la IA para diferenciar entre radionecrosis y progresión tumoral en pacientes con metástasis cerebrales sometidos a radiocirugía estereotáctica, una técnica de radioterapia de alta precisión.
La investigación, llevada a cabo por un equipo multidisciplinar de neurorradiólogos, oncólogos, radioterapeutas y patólogos, fue fruto de la colaboración entre el IRCCS Istituto Clinico Humanitas y el University Hospital de Tubinga. El estudio fue coordinado por el profesor Letterio Politi, responsable de Neurorradiología en el IRCCS Istituto Clinico Humanitas, y la profesora Marta Scorsetti, responsable de Radioterapia y Radiocirugía, ambos docentes de Humanitas University.
Los investigadores analizaron retrospectivamente 124 lesiones cerebrales en pacientes sometidos a radioterapia estereotáctica, para las cuales se disponía de confirmación histológica mediante biopsia o resección quirúrgica. El estudio utilizó enfoques de radiómica, que extraen información cuantitativa de las imágenes médicas, y modelos de deep learning, algoritmos de IA que utilizan redes neuronales artificiales para aprender.
Los resultados mostraron que los algoritmos de Inteligencia Artificial son capaces de distinguir con alta precisión la radionecrosis de la progresión tumoral. El algoritmo, tras ser entrenado con los casos clínicos del hospital, fue validado retrospectivamente en un grupo externo de pacientes, lo que permitió confirmar el enfoque y generalizar los resultados.
«La radiocirugía estereotáctica es una técnica eficaz para el tratamiento de las metástasis cerebrales – explica Marta Scorsetti –. Sin embargo, distinguir entre la radionecrosis, un efecto secundario del tratamiento, y la progresión tumoral puede ser complejo. Nuestra investigación demuestra que la IA tiene el potencial de proporcionar una herramienta diagnóstica más precisa, que podría reducir la necesidad de procedimientos quirúrgicos o biopsias exploratorias».
«Si bien serán necesarias más investigaciones para validar estos modelos en poblaciones más amplias de pacientes, los resultados obtenidos son prometedores y sugieren que la IA podría convertirse en una herramienta valiosa para apoyar el trabajo de los neurorradiólogos de hoy y del futuro», afirma Letterio Politi, quien también dirige actualmente el máster en Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences (DAIHS), creado por Humanitas University junto con la Universidad Bocconi para integrar competencias biomédicas y sanitarias con conocimientos en IA, Ciencia de Datos y Análisis de Datos.
Concluyen Scorsetti y Politi:
«La investigación representa un paso importante en el campo de la neurooncología y una nueva demostración de cómo las tecnologías avanzadas y el trabajo multidisciplinar pueden combinarse para mejorar nuestra capacidad diagnóstica y terapéutica, avanzando hacia un enfoque cada vez más orientado a la medicina de precisión».
