Impatto del fumo sulla sopravvivenza nel melanoma cutaneo primario in fasi precoci
I pazienti con melanoma in fasi precoci che fumano mostrano un rischio significativamente aumentato di mortalità per melanoma. Pertanto, valutare […]
L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a riconoscere i pazienti sopravvissuti al melanoma ad alto rischio di recidiva. Ad affermarlo è un team di ricercatori statunitensi, svedesi e ungheresi che nel 2022 ha pubblicato lo studio dal titolo “Prediction of early-stage melanoma recurrence using clinical and histopathologic features” su “NPJ precision oncology”.
“I nostri risultati suggeriscono che gli algoritmi di apprendimento automatico possono estrarre segnali predittivi dalle caratteristiche clinicopatologiche per la previsione della recidiva del melanoma in stadio precoce, il che consentirà di identificare i pazienti che possono trarre beneficio dall’immunoterapia adiuvante” dichiara il dottor R. Semenov, ricercatore presso il Dipartimento di Dermatologia del Massachusetts General Hospital.
Gli algoritmi sono stati sviluppati e convalidati con set di pazienti del Mass General Brigham healthcare system (n=1172) e del Dana-Farber Cancer Institute (n=548).
Complessivamente, gli studiosi hanno esaminato 1720 melanomi in fase iniziale; le caratteristiche maggiormente predittive erano le seguenti:
• lo spessore del tumore di Breslow
• il tasso di divisione delle cellule tumorali
Il metodo potrebbe essere un valido alleato per i medici, utile a determinare quali pazienti beneficerebbero di un trattamento aggressivo anche nelle fasi iniziali della malattia.
Fonte: NPJ precision oncology
https://www.nature.com/articles/s41698-022-00321-4
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