Tumore del cervello: apprendimento automatico per predire progressione

Tumore del cervello: apprendimento automatico per predire progressione

Tumore del cervello: apprendimento automatico per predire progressione
Un gruppo di ricercatori canadesi ha messo a punto un modello computazionale in gradi di predire l’evoluzione del glioblastoma multiforme, una forma di tumore al cervello particolarmente aggressiva, generalmente accompagnata da un’aspettativa di vita di un anno. Il prossimo step, secondo gli autori, sarà includere l’effetto dei trattamenti in questo modello predittivo di progressione.

Un team di ricercatori canadesi dell’Università di Waterloo e dell’Università di Toronto ha messo a punto un modello computazionale per predire, in modo accurato, la crescita di una forma di tumore del cervello particolarmente aggressiva e mortale, il glioblastoma multiforme.

Questa forma di cancro offre un’aspettativa di vita di solo un anno. Il glioblastoma multiforme è difficile da trattare a causa del suo nucleo denso, della rapida crescita e della localizzazione nel cervello.

Lo studio
Il team canadese ha analizzato dati delle risonanze magnetiche di diverse persone affette da questa forma di tumore del cervello, usando l’apprendimento automatico per analizzare, in modo completo, il tumore e migliorare la stima sulla sua progressione.

In particolare, i ricercatori hanno analizzato due set di dati raccolti dalle risonanze, da ciascuno di cinque pazienti che soffrivano di glioblastoma. I pazienti, che non hanno ricevuto alcun trattamento, si sono sottoposti a una prima risonanza, hanno aspettato diversi mesi e hanno ricevuto, poi, una seconda risonanza.

In questo modo, i ricercatori hanno potuto vedere cosa accade al tumore se lasciato incontrollato e da queste informazioni è stato sviluppato il modello che dà una buona previsione di come crescerà il glioblastoma. Il prossimo step, secondo gli autori, sarà includere l’effetto dei trattamenti in questo modello predittivo di progressione.

Fonte: Journal of Theoretical Biology 2023

17 Gennaio 2023

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