AI per la definizione del rischio di cancro al polmone nei programmi di screening della tomografia computerizzata

Il cancro del polmone costituisce il 28% di tutte le morti per cancro in Europa, con il 70% dei pazienti diagnosticati in stadio avanzato e un tasso di sopravvivenza a 5 anni pari solo al 21%. Nonostante il nesso causale del fumo con quasi il 90% dei casi, i tassi globali di fumo persistono, ponendo una sfida a lungo termine per la salute pubblica. Il nostro obiettivo è affinare la valutazione del rischio di cancro al polmone utilizzando biomarcatori ematici, in particolare microRNA circolanti (miRNA) e proteina C-reattiva. Gli screening biennali LDCT e gli esami del sangue per prevedere il rischio di cancro ai polmoni hanno dimostrato l’efficacia, come dimostrato nel nostro lavoro pionieristico nell’ambito dello studio BioMILD dal 2013.

Lo studio BioMILD, che comprende 4.119 volontari, combina biomarcatori LDCT e microRNA, dimostrando fattibilità e sicurezza in 4 anni. Il nostro attuale impegno mira a sviluppare un modello predittivo per i noduli polmonari ad alto rischio rilevati con LDCT, incorporando biomarcatori sanguigni, funzionali e radiomici. Sfruttando il biorepository dello studio BioMILD, il database di imaging e 20 xenotrapianti derivati ​​​​da pazienti (PDX), utilizziamo strumenti avanzati di intelligenza artificiale (AI) per un'analisi completa. Questo approccio, che coinvolge 400 soggetti con noduli polmonari solidi e subsolidi LDCT, inclusi 100 pazienti affetti da cancro identificati al basale, è cruciale.

Combinando biomarcatori basati sul sangue, parametri radiologici, caratteristiche cliniche e strumenti di intelligenza artificiale, miriamo a creare un modello robusto. Questo modello sarà validato utilizzando un gruppo indipendente di 100 soggetti (25 con e 75 senza cancro ai polmoni) provenienti dallo studio di screening SMILE in corso. In caso di successo, la nostra visione è quella di implementare in modo prospettico questo pannello in contesti clinici in cui si rivelerà utile. La nostra missione è ridurre la mortalità per cancro al polmone, ottimizzando gli interventi di screening con strumenti nuovi e non invasivi per tutti i soggetti ad alto rischio, riducendo al minimo i costi e i danni legati all’esposizione alle radiazioni.

Obiettivo 1 Valutazione di un classificatore di firma immunitaria (ISC) su campioni di cellule mononucleate del sangue periferico (PBMC) raccolti da noduli polmonari solidi e subsolidi rilevati tramite LDCT e integrazione dell'ISC con biomarcatori esistenti come il test MSC e la proteina c-reattiva (RPC).

Obiettivo 2 Valutazione delle caratteristiche radiologiche e di altri marcatori LDCT correlati a disturbi respiratori e cardiovascolari.

Obiettivo 3 Sviluppo di un classificatore di rischio utilizzando strumenti di intelligenza artificiale basati sulla combinazione di biomarcatori del sangue, imaging e dati clinici per migliorare la sensibilità dello screening LDCT e il valore predittivo positivo.