L'applicazione dell'intelligenza artificiale in radiologia permette oggi di calcolare la probabilità di sviluppare un cancro al seno nei cinque anni successivi a partire da una sola mammografia, il che apre la porta all'implementazione di programmi di screening adattati a ogni paziente. Così lo spiega la specialista in radiologia mammaria della Società Spagnola di Radiologia Medica (SERAM), la dottoressa Marina Álvarez.
Álvarez, membro della Commissione di Intelligenza Artificiale della SERAM, capo del Servizio di Radiodiagnostica dell'Ospedale Universitario Reina Sofía di Córdoba e ricercatrice dell'Istituto Maimónides di Ricerca Biomedica di Córdoba (IMIBIC), sottolinea che "lo screening non sarà uguale per tutte le donne, sarà personalizzato, individualizzato per ogni donna e, pertanto, più efficace".
Il modello di IA, basato su tecniche di apprendimento profondo (deep learning), analizza la mammografia e genera una percentuale di rischio che quella donna sviluppi un cancro al seno nei cinque anni successivi, accompagnata da un valore di riferimento per la sua fascia di età.
"Stima un rischio statistico per cancro al seno a partire dall'analisi della mammografia, tenendo conto non solo della densità mammaria in modo volumetrico, ma anche di altri aspetti come l'analisi della texture (pattern del parenchima) che effettivamente non sono visibili all'occhio umano", dettaglia la radiologa.
Tra i parametri che considera lo strumento figura la densità mammaria, cioè la proporzione di tessuto ghiandolare rispetto al tessuto adiposo, un fattore di rischio già noto nel cancro al seno. La differenza è che questo sistema la quantifica in modo automatico e oggettivo, riducendo la variabilità rispetto alla valutazione visiva del radiologo, e aggiunge inoltre lo studio della texture del parenchima mammario.
"Non sono software di aiuto alla diagnosi nel momento di effettuare lo studio, ma per prevedere il rischio di cancro al seno nei successivi 5 anni a partire da una mammografia interpretata come normale", precisa l'esperta. L'Ospedale Universitario Reina Sofía e l'IMIBIC sono gli unici centri spagnoli che partecipano a un grande studio multicentrico internazionale per validare una di queste soluzioni, i cui primi risultati supportano la sua capacità di identificare le donne con maggiore rischio.
Il gruppo della dottoressa Álvarez utilizza lo strumento 'Transpara Risk Index', progettato per stimare il rischio a cinque anni sia nella mammografia digitale che nella tomosintesi (mammografia 3D). Questo sistema è stato addestrato con più di 200.000 mammografie e 6.000 tumori, con un follow-up superiore a 13 anni. Una validazione esterna precedente, con oltre 65.000 studi provenienti da un centro europeo e uno statunitense, ha ottenuto un AUC tra 0,73 e 0,75, e il 10% delle donne con il rischio maggiore ha concentrato il 39,3% dei tumori.
Attualmente si sta sviluppando un nuovo studio multicentrico con sei centri degli Stati Uniti e dell'Europa, in cui l'Ospedale Universitario Reina Sofía di Córdoba è l'unico partecipante spagnolo, per ottenere una validazione indipendente e massiva con apparecchi di tre diversi produttori. I dati preliminari, basati su 27.172 mammografie normali e 2.011 tumori apparsi successivamente, con più di cinque anni di follow-up, mostrano un AUC di 0,71 a due anni, 0,70 a tre anni e 0,69 a cinque anni.
Secondo questi risultati, il 10% delle donne classificate con il rischio maggiore dall'IA ha concentrato circa il 30% dei tumori diagnosticati nei cinque anni successivi, mentre il 10% delle donne con maggiore densità mammaria ha raggruppato il 13% dei casi.
La specialista ricorda che i tentativi precedenti di stratificare il rischio mediante densità mammaria, questionari clinici o test genetici si sono rivelati difficili da estendere su larga scala, a causa del tempo che richiedono a professionisti e pazienti, del loro elevato costo e della loro limitata precisione.
"La possibilità di accedere a uno screening personalizzato in modo semplice, semplicemente a partire da un'analisi automatica della mammografia, permetterebbe di applicare strategie di screening differenziate in base al rischio individuale di ogni donna", conclude la dottoressa.
Nella pratica clinica, queste informazioni permetterebbero di regolare la periodicità, la tecnica di imaging e la strategia di lettura: nelle donne a basso rischio si potrebbe spaziare lo screening o addirittura ometterlo, mentre nelle donne ad alto rischio si aumenterebbe la frequenza, si aggiungerebbero test più sensibili come la risonanza magnetica o la mammografia con contrasto, e si valuterebbero misure preventive aggiuntive.