Le neoplasie maligne della testa e del collo sono caratterizzate da un’elevata complessità poiché possono manifestarsi in diverse strutture anatomiche con aspetti diversi e molto eterogenei.
Tutto ciò è di frequente associato a recidive tumorali, a metastasi, ad avanzamento della malattia e alla resistenza spesso presente nei confronti dei trattamenti messi in atto per la cura di questi pazienti.
L’utilizzo della radiomica ha il vantaggio di poter affrontare molte difficoltà legate alla gestione di questi tumori maligni. Infatti, grazie all’impiego di apparecchiature informatiche è possibile avere a disposizione elementi non visibili con l‘osservazione diretta delle immagini ottenute con le varie tecniche di imaging disponibili.
Queste rappresentano in genere la fonte principale di informazioni in ambito clinico e spesso sono in grado di sostituire gli accertamenti bioptici che sono invasivi e potenzialmente pericolosi per il malato.
Grazie all’apprendimento automatico (Machine Learning), la radiomica fornisce dati utili per la diagnosi e la prognosi permettendo quindi di stabilire con maggiore accuratezza la strategia di gestione della malattia.
Un’equipe di ricercatori ha condotto un’indagine con lo scopo di analizzare il grado di precisione prognostico offerto dalla radiomica con particolare riferimento alle recidive loco-regionali, metastasi a distanza e alla sopravvivenza globale, creando modelli predittivi basati sulle caratteristiche radiomiche estrapolate dalle immagini e dalle caratteristiche cliniche dei pazienti.
Sulla base dei risultati ottenuti, gli autori concludono che l’impiego di questa tecnica applicata alle immagini ottenute con la tomografia computerizzata si è rivelato molto promettente.
Fonte: Gonçalves M, et al. Diagnostics. 2022 Nov 8;12(11):2733
https://www.mdpi.com/2075-4418/12/11/2733
