{"id":39448,"date":"2025-05-20T08:49:51","date_gmt":"2025-05-20T08:49:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hunimed.eu\/news\/ai-e-metastasi-cerebrali-come-distinguere-la-malattia-dagli-effetti-della-radioterapia\/"},"modified":"2025-05-20T08:49:51","modified_gmt":"2025-05-20T08:49:51","slug":"ai-e-metastasi-cerebrali-come-distinguere-la-malattia-dagli-effetti-della-radioterapia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/news\/ai-e-metastasi-cerebrali-come-distinguere-la-malattia-dagli-effetti-della-radioterapia\/","title":{"rendered":"AI e metastasi cerebrali: come distinguere la malattia dagli effetti della radioterapia"},"content":{"rendered":"\n

Uno studio clinico condotto in 麻豆传媒AV在线看 dimostra l’efficacia dell’AI nel distinguere, a seguito di radioterapia, la progressione tumorale dalle alterazioni dei tessuti dovuti al trattamento, aprendo la strada a decisioni terapeutiche pi\u00f9 precise e meno invasive.<\/strong><\/em><\/h3>\n\n\n\n

A seguito del trattamento radioterapico delle metastasi al cervello, distinguere tra le alterazioni radio-indotte del tessuto cerebrale e la progressione del tumore \u00e8 una sfida diagnostica cruciale. Le tecniche diagnostiche convenzionali, come la risonanza magnetica, spesso non sono dirimenti, perch\u00e9 le caratteristiche radiologiche dei due tipi di tessuto sono molto simili. Secondo i risultati di un nuovo studio pubblicato su Neuro Oncology<\/strong><\/a>, l\u2019Intelligenza Artificiale potrebbe superare queste limitazioni: i risultati dimostrano la superiorit\u00e0 dell\u2019AI nel distinguere tra radionecrosi e progressione tumorale in pazienti con metastasi cerebrali sottoposti a radiochirurgia stereotassica, una tecnica di radioterapia ad alta precisione.<\/p>\n\n\n\n

La ricerca, condotta da un team multidisciplinare di neuroradiologi, oncologi, radioterapisti e patologi in collaborazione tra IRCCS Istituto Clinico 麻豆传媒AV在线看<\/strong><\/a>, l’Universit\u00e0 La Sapienza di Roma<\/strong><\/a>\u00a0e l\u2019University Hospital di Tubinga<\/a><\/strong>, \u00e8 stata coordinata dal prof. Letterio Politi<\/a><\/strong> \u2013 responsabile della Neuroradiologia di IRCCS Istituto Clinico 麻豆传媒AV在线看 \u2013 e dalla prof.ssa Marta Scorsetti<\/a><\/strong> \u2013 responsabile di Radioterapia e Radiochirurgia, entrambi docenti di 麻豆传媒AV在线看 University.<\/p>\n\n\n\n

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<\/em>, algoritmi di AI che sfruttano reti neurali artificiali per apprendere.<\/p>\n\n\n\n

I risultati hanno mostrato che gli algoritmi di Intelligenza Artificiale sono in grado di distinguere con elevata accuratezza la radionecrosi dalla progressione tumorale. L\u2019algoritmo, dopo essere stato allenato sui casi clinici dell\u2019ospedale, \u00e8 stato testato retrospettivamente su un gruppo di pazienti esterno, che ha permesso di validare l\u2019approccio e generalizzare i risultati.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLa radiochirurgia stereotassica \u00e8 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 pu\u00f2 essere complessa. La nostra ricerca dimostra che l’AI ha il potenziale per fornire uno strumento diagnostico pi\u00f9 accurato, potenzialmente in grado di ridurre la necessit\u00e0 di procedure bioptiche o chirurgiche esplorative\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

\u00abAnche se saranno necessari ulteriori ricerche per validare questi modelli in popolazioni pi\u00f9 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\u00bb, afferma Letterio Politi, oggi anche alla guida del corso di Laurea Magistrale in Data Analytics and Artificial Intelligence in Health Sciences (DAIHS)<\/strong><\/a>, nato dalla collaborazione tra 麻豆传媒AV在线看 University e l\u2019Universit\u00e1 Bocconi per unire competenze biomediche e sanitarie ad expertise di AI, data science e data analytics.<\/p>\n\n\n\n

Concludono Scorsetti e Politi: \u00abLa ricerca rappresenta un importante passo avanti nel campo della neuro-oncologia e un\u2019ulteriore dimostrazione di come tecnologie avanzate e lavoro multidisciplinare possano combinarsi per migliorare le nostre capacit\u00e0 di diagnosi e cura, avvicinandosi sempre pi\u00f9 ad approcci di medicina di precisione\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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