O nouă unealtă AI identifică sarcomul Ewing cu precizie remarcabilă
O echipă de la Universitat Politècnica de València (UPV) și Universitatea din Valencia (UV) a dezvoltat și validat un sistem de inteligență artificială (AI) capabil să distingă sarcomul Ewing de alte tumori morfologic similare cu o acuratețe ridicată.
Modelul, care optimizează utilizarea țesutului în biopsii, a atins o acuratețe de 91,6%. Această realizare, publicată în revista științifică International Journal of Molecular Sciences, reprezintă un salt calitativ în patologia digitală, ajutând la diagnosticul neoplasmelor pediatrice și juvenile foarte complexe; reduce erorile și conservă materialul biologic rar obținut prin biopsii cu ac.
Sarcomul Ewing este o tumoră malignă rară, care afectează în principal copii, adolescenți și tineri adulți. De obicei, apare în os, dar poate dezvolta și în țesuturi moi. Una dintre principalele dificultăți în diagnosticarea sa este faptul că, la microscop, poate semăna foarte mult cu alte tumori care își au originea în țesuturi moi, cum ar fi rabdomiosarcomul, condrosarcomul, tumorile stromale gastrointestinale (GIST) sau sarcomul sinovial.
Oamenii de știință de la Departamentul de Patologie al Universității din Valencia, inclusiv Francisco Giner, Isidro Machado și Samuel Navarro, explică faptul că „în multe biopsii mici, există foarte puțin țesut. Dacă patologul are un instrument inițial care ghidează cu precizie diagnosticul suspectat, poate decide ce teste suplimentare și imunohistochimice să solicite, evitând astfel consumarea probei în analize care nu oferă informații decisive”.
Dezvoltarea noului instrument AI a fost condusă de o echipă din grupul de cercetare CVBLab de la Universitat Politècnica de València și de compania Artikode Intelligence, un spin-off al UPV. Această unealtă este destinată să sprijine personalul medical în domeniul patologiei anatomice și ar putea ajuta la ghidarea testelor necesare pentru confirmarea diagnosticului, în special atunci când din biopsie este disponibil foarte puțin țesut.
Pentru a antrena și evalua sistemul, echipa de cercetători a folosit 1.926 de probe histologice digitizate de la 729 de pacienți din patru spitale din Spania și Italia. Acestea au inclus 517 cazuri de sarcom Ewing, precum și alte tumori.
Sistemul a realizat o acuratețe diagnostică globală de 91,6% și o sensibilitate de 97,1% specific pentru sarcomul Ewing. În plus, modelul a demonstrat o rată de eroare marginală de doar 1,96% între sarcomul Ewing și rabdomiosarcom, oferind o soluție foarte fiabilă pentru diagnosticul diferențial dintre tumorile cu celule rotunde mici.
În acest context, Francisco Giner subliniază că adevărata valoare inovatoare a lucrării depășește tehnica algoritmică în sine. „Noutatea proiectului nu constă pur și simplu în utilizarea AI pentru a diagnostica sarcomul Ewing, deoarece abordările experimentale de învățare profundă există deja în acest domeniu. Contribuția noastră distinctivă constă în combinația problemei clinice abordate, tipul de date, strategia de clasificare și concentrarea pe dezvoltarea unei unelte aplicabile în patologia digitală din lumea reală”, afirmă el, adăugând că inteligența artificială „nu este destinată să înlocuiască patologul, ci să ofere suport diagnostic obiectiv, ceea ce este deosebit de valoros în spitalele care nu au acces imediat la întreaga gamă de teste moleculare”.
Această cercetare face parte din Proiectul DEISA, finanțat de Uniunea Europeană prin fondurile NextGenerationEU, implicând și participarea Spitalului Universitari și Politècnic La Fe, Institutului de Cercetare în Sănătate INCLIVA, Institutului Valencian de Oncologie (IVO), Centrului de Cercetare Príncipe Felipe (CIPF), CIBERONC și Institutului Ortopedic Rizzoli din Bologna.
