Il Journal of Clinical Oncology ha pubblicato i risultati di un nuovo progetto, SYBIL, messo a punto da un gruppo di scienziati del Mass General Cancer, in collaborazione con ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Boston. Si tratta di un programma di intelligenza artificiale che ha l’obiettivo di prevedere il rischio di cancro ai polmoni polmoni sulla base di analisi di scansioni di tomografia computerizzata del torace a basso dosaggio. La tomografia computerizzata del torace a bassa dose (LDCT) è raccomandata per lo screening di fumatori ed ex fumatori di 50-80 anni.

Questo screening riduce la mortalità per tumore del polmone fino al 24% ma, poiché i tassi di cancro ai polmoni aumentano tra i non fumatori, sono necessarie nuove strategie per effettuare lo screening e prevedere con precisione il rischio di cancro ai polmoni in una popolazione più ampia. “SYBIL richiede solo una tomografia e non dipende dai dati clinici o dalle annotazioni del radiologo“, ha dichiarato Florian Fintelmann, del Dipartimento di Radiologia, divisione di imaging toracico e Interventi del Massachusetts General Hospital. “È stato progettato per funzionare in tempo reale, consentendo un supporto decisionale clinico point-of-care“. Il team ha convalidato SYBIL utilizzando tre serie di dati indipendenti: una serie di scansioni di oltre seimila partecipanti al NIST che SYBIL non aveva visto in precedenza; 8.821 LDCT del Massachusetts General Hospital e 12.280 LDCT del Chang Gung Memorial Hospital di Taiwan. Quest’ultimo gruppo di scansioni comprendeva persone con un’ampia gamma di storie di fumo, comprese quelle che non hanno mai fumato.

Studi prospettici

I ricercatori hanno determinato l’accuratezza di SYBIL utilizzando l’Area Under the Curve (AUC), una misura della capacità di un test di distinguere tra campioni malati e normali in cui 1,0 è un punteggio perfetto. Secondo i risultati dello studio, in tutti i set, SYBIL ha previsto il cancro entro un anno con un’AUC di 0,92 per i partecipanti aggiuntivi del NlST, 0,86 per il set di dati del MGH e 0,94 per il set di dati di Taiwan. Il programma ha previsto il cancro ai polmoni entro sei anni con AUC di 0,75, 0,81 e 0,80, rispettivamente, per i tre set di dati. I ricercatori hanno sottolineato che si tratta di uno studio retrospettivo e che per convalidare SYBIL sono necessari studi prospettici che seguano i pazienti nel tempo. Inoltre, i partecipanti allo studio erano in maggioranza bianchi (92%) e saranno necessari studi futuri per determinare se SYBIL è in grado di predire accuratamente il cancro al polmone tra popolazioni diverse. Ora il team sta aprendo uno studio clinico prospettico per mettere SYBIL alla prova nel mondo reale e capire come integra il lavoro dei radiologi. Il codice è stato reso disponibile al pubblico.

Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, il cancro ai polmoni è una delle cause di morte più comuni al mondo, con quasi 2,21 milioni di casi solo nel 2020. È importante notare che la malattia può essere progressiva: per molti, cioè, può iniziare con sintomi lievi che non destano allarme, prima di evolvere rapidamente in una diagnosi pericolosa per la vita, che porta alla morte. Fortunatamente, la gamma di terapie mirate ad aiutare i pazienti affetti da tumore al polmone è cresciuta enormemente negli ultimi due decenni. Tuttavia, la diagnosi precoce del tumore è ancora uno degli unici mezzi per ridurre significativamente i tassi di mortalità.