L'IA rileva un difetto di riparazione del DNA nei tumori ovarici

In un laboratorio del King's College London, un computer è stato addestrato a leggere ciò che un microscopio mostra ma che un anatomopatologo potrebbe non riuscire a vedere facilmente: la debole traccia di un sistema di riparazione del DNA danneggiato all'interno delle cellule del cancro ovarico. Il modello, chiamato HRDPath, lavora a partire da immagini ad alta risoluzione di vetrini di tessuto, non dal DNA. In uno studio pubblicato su Nature Communications, il team riferisce di aver individuato correttamente circa il 91% dei casi HRD-positivi.

Il bersaglio è la carenza di ricombinazione omologa, o HRD, un difetto che è una delle caratteristiche più importanti del carcinoma sieroso tubo-ovarico di alto grado, un tumore aggressivo che si sviluppa nelle ovaie o nelle tube di Falloppio. Le cellule tumorali con HRD, che può derivare da mutazioni in geni come BRCA1 e BRCA2, riparano male il DNA danneggiato. Questa debolezza le rende più vulnerabili alla chemioterapia a base di platino e a una classe di farmaci chiamati inibitori di PARP, quindi conoscere chi ne è portatore orienta la scelta della terapia. Oggi questa informazione deriva dall'analisi genetica che, secondo i ricercatori, è costosa, richiede tempo e risulta difficile da ottenere nelle strutture sanitarie con risorse limitate.

HRDPath lavora per fasi: estrae piccole porzioni da ciascun vetrino, trasforma ciascuna porzione in un insieme di caratteristiche numeriche usando un modello chiamato RetCCL, poi impara a prevedere lo stato HRD a partire da tali caratteristiche. I ricercatori hanno anche notato differenze visibili che il modello sembra cogliere: i tumori HRD-positivi tendevano ad avere nuclei cellulari più rotondi e cellule tumorali più compatte in alcune regioni del tumore. Gli autori ipotizzano che i difetti di riparazione del DNA lascino tracce fisiche nel tessuto tumorale, tracce che l'esame convenzionale potrebbe faticare a riconoscere.

Il dato va contestualizzato. Il 91% deriva dai test condotti dallo studio stesso ed è più solido quando vengono considerate insieme più immagini dello stesso paziente. I ricercatori affermano che sono necessarie ulteriori ricerche per validare il modello in popolazioni di pazienti più ampie, senza indicare alcuna tempistica per questo lavoro.

Per i pazienti, il potenziale vantaggio riguarda la portata. Se lo stato HRD potesse essere letto in modo affidabile a partire dalle immagini di tessuto che gli ospedali già producono, meno donne avrebbero bisogno di un test genetico separato prima di una decisione terapeutica, e le strutture con risorse limitate potrebbero comunque individuare i candidati alla chemioterapia a base di platino e agli inibitori di PARP. Questo futuro dipende dalla validazione più ampia che il team deve ancora realizzare, e lo studio non annuncia alcun impiego clinico.