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Un nuovo test del sangue AI rileva il cancro al fegato

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Una tecnologia di analisi del sangue rileva l'80% dei tumori al fegato in uno studio condotto su 724 persone provenienti da Stati Uniti, UE e Hong Kong

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Una nuova tecnologia di analisi del sangue con intelligenza artificiale, sviluppata e utilizzata dai ricercatori del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center per individuare con successo il cancro ai polmoni in uno studio del 2021, ha ora individuato oltre l'80% dei tumori al fegato in un nuovo studio su 724 persone.

Il test del sangue, chiamato DELFI (valutazione del DNA dei frammenti per l'intercettazione precoce), rileva i cambiamenti di frammentazione del DNA delle cellule tumorali rilasciate nel flusso sanguigno, noto come DNA libero da cellule (cfDNA). Nello studio più recente, i ricercatori hanno utilizzato la tecnologia DELFI su campioni di plasma sanguigno ottenuti da 724 persone negli Stati Uniti, nell'Unione Europea (UE) e a Hong Kong per rilevare il cancro epatocellulare (HCC), un tipo di tumore al fegato

I ricercatori ritengono che questa sia la prima analisi di frammentazione genomica convalidata in modo indipendente in due popolazioni ad alto rischio e in diversi gruppi razziali ed etnici con cause diverse associate ai loro tumori del fegato

I risultati sono stati riportati in Cancer Discovery e alla conferenza speciale dell'American Association for Cancer Research: Precision Prevention, Early Detection, and Interception of Cancer

Si stima che 400 milioni di persone in tutto il mondo siano ad alto rischio di sviluppare un carcinoma epatico a causa della cirrosi dovuta a malattie croniche del fegato, tra cui l'epatite virale cronica o la malattia del fegato grasso non alcolica, secondo un'analisi mondiale dell'onere delle malattie del fegato (J. Hepatology, 2019)

"Una maggiore diagnosi precoce del cancro al fegato potrebbe salvare delle vite, ma i test di screening attualmente disponibili sono sottoutilizzati e mancano molti tumori", afferma Victor Velculescu, MD, PhD, professore di oncologia e co-direttore del Cancer Genetics and Epigenetics Program presso il Johns Hopkins Kimmel Cancer Center, che ha condotto lo studio insieme a Zachariah Foda, MD, PhD, borsista di gastroenterologia, Akshaya Annapragada, studente MD/PhD, e Amy Kim, MD, assistente professore di medicina presso la Johns Hopkins University School of Medicine.

Dei 724 campioni di plasma studiati, 501 sono stati raccolti negli Stati Uniti e nell'UE e comprendevano campioni di 75 persone con HCC per addestrare e convalidare il modello di apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale che utilizza dati e algoritmi per migliorare la precisione, spiega Foda. Per la convalida, sono stati analizzati altri 223 campioni di plasma provenienti da individui di Hong Kong e comprendenti campioni di 90 persone con HCC, 66 con il virus dell'epatite B (HBV), 35 con cirrosi epatica legata all'HBV e 32 persone senza fattori di rischio sottostanti

La tecnologia DELFI utilizza un esame del sangue per misurare il modo in cui il DNA è impacchettato all'interno del nucleo di una cellula, studiando le dimensioni e la quantità di DNA libero da cellule presente in circolo da diverse regioni del genoma. Le cellule sane imballano il DNA come una valigia ben organizzata, in cui le diverse regioni del genoma sono collocate con cura in vari scomparti. I nuclei delle cellule tumorali, invece, sono come valigie più disorganizzate, con elementi provenienti da tutto il genoma gettati in modo casuale. Quando le cellule tumorali muoiono, rilasciano frammenti di DNA in modo caotico nel flusso sanguigno

DELFI identifica la presenza di un tumore esaminando milioni di frammenti di cfDNA alla ricerca di modelli anomali, tra cui la dimensione e la quantità di DNA in diverse regioni genomiche. L'approccio DELFI richiede solo un sequenziamento a bassa copertura, consentendo a questa tecnologia di essere economicamente vantaggiosa in un contesto di screening, affermano i ricercatori

Nell'ultimo studio, i ricercatori hanno eseguito il test, che in precedenza si era dimostrato in grado di classificare accuratamente il cancro al polmone, su frammenti di cfDNA isolati da campioni di plasma. Hanno analizzato i modelli di frammentazione di ciascun campione per sviluppare un punteggio DELFI.

I punteggi erano bassi per gli individui esenti da cancro con epatite virale o cirrosi (il punteggio DELFI mediano era rispettivamente 0,078 e 0,080), ma, in media, da cinque a dieci volte più alti per i 75 pazienti affetti da HCC nei campioni USA/UE, con punteggi elevati osservati in tutti gli stadi del cancro, compresa la malattia in fase iniziale (punteggi DELFI per lo stadio 0 = 0,46, stadio A = 0,61, stadio B = 0,83 e stadio C = 0,92). Inoltre, il test ha rilevato cambiamenti di frammentazione nel contenuto e nell'impacchettamento dei genomi del tumore del fegato, anche nelle regioni del genoma associate all'attività specifica del fegato.

La tecnologia DELFI ha individuato i tumori del fegato ai loro primi stadi, con una sensibilità complessiva - o capacità di rilevare accuratamente un tumore - dell'88% e una specificità del 98%, il che significa che non ha quasi mai fornito erroneamente un risultato falso positivo, tra le persone a rischio medio. Nei campioni raccolti da persone ad alto rischio di HCC, il test aveva una sensibilità dell'85% e una specificità dell'80%

"Attualmente, meno del 20% della popolazione ad alto rischio viene sottoposta a screening per il cancro al fegato a causa dell'accessibilità e delle prestazioni non ottimali del test. Questo nuovo esame del sangue può raddoppiare il numero di casi di cancro al fegato individuati, rispetto all'esame del sangue standard disponibile, e aumentare la diagnosi precoce del cancro", afferma Kim, co-autore senior dello studio

I ricercatori affermano che i prossimi passi includono la convalida di questo approccio in studi più ampi per l'uso clinico

Secondo l'American Cancer Society, ogni anno in tutto il mondo a più di 800.000 persone viene diagnosticato un tumore al fegato, che rappresenta una delle principali cause di morte per cancro

Oltre a Velculescu, Foda, Annapragada e Kim, gli altri ricercatori erano Kavya Boyapati, Daniel Bruhm, Nicholas Vulpescu, Jamie Medina, Dimitrios Mathios, Stephen Cristiano, Noushin Niknafs, Harry Luu, Michael Goggins, Robert Anders, Jing Sun, Shruti Meta, David Thomas, Gregory Kirk, Vilmos Adleff, Jillian Phallen e Robert Scharpf