Un nuovo studio presentato al congresso dell’American Society of Clinical Oncology (ASCO) dimostra come l’intelligenza artificiale (IA) possa rivoluzionare la diagnosi del tumore al seno, migliorando l’identificazione dei casi con bassa espressione del recettore Her2. Queste forme – Her2-low e Her2-ultralow – sono spesso erroneamente classificate come Her2-nulle, escludendo potenzialmente i pazienti da terapie mirate.
Secondo Marina De Brot del Camargo Cancer Center di San Paolo, circa il 65% dei tumori al seno prima ritenuti Her2-negativi appartiene in realtà a sottogruppi che potrebbero beneficiare di trattamenti specifici, come gli anticorpi farmaco-coniugati. Lo studio ha coinvolto 105 patologi in Asia e Sud America, chiamati a valutare 20 campioni con l’ausilio di una piattaforma digitale basata su IA.
I risultati parlano chiaro: l’accuratezza diagnostica è aumentata dal 66,7% all’88,5% con l’IA, e gli errori nella classificazione dei tumori Her2-ultralow sono stati ridotti di oltre il 25%. “Un punteggio Her2 accurato è importante per garantire che le pazienti ricevano il miglior trattamento per il loro tumore al seno. Questo studio dimostra che un approccio assistito dall’intelligenza artificiale ha migliorato il punteggio Her2, anche in situazioni che avrebbero influenzato le decisioni terapeutiche. Questi risultati gettano luce sul ruolo promettente dell’intelligenza artificiale in oncologia, non come sostituto del medico, ma come potente strumento per aiutarci a lavorare in modo più intelligente e veloce per fornire cure di alta qualità e più personalizzate“, ha dichiarato Julian Hong, esperto ASCO. Un passo decisivo verso una diagnosi più personalizzata e terapie più efficaci.
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