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Nuovi metodi di intelligenza artificiale vengono costantemente sviluppati per interpretare i dati delle immagini satellitari, ad esempio per identificare automaticamente città, laghi, foreste e deserti in grandi immagini satellitari. In ecologia, vengono utilizzate tecniche avanzate per rivelare come specie di piante, animali e microrganismi convivono in comunità all’interno di una specifica area geografica.

– Ci siamo resi conto che interpretare le immagini dei tumori è simile all’interpretazione delle immagini satellitari e che i rapporti tra le cellule nei tessuti sono simili ai rapporti tra le specie nelle comunità di organismi. Combinando le tecniche utilizzate nell’imaging satellitare e nell’ecologia e adattandole per analizzare il tessuto tumorale, ora siamo stati in grado di trasformare dati complessi in nuove informazioni su come funziona il cancro, afferma. Jan Houserricercatore senior presso Dipartimento di Biologia Cellulare e MolecolareKarolinska Institutet, che ha guidato la ricerca.

Trattamenti contro il cancro su misura

Il prossimo passo sarà applicare il nuovo metodo negli studi clinici. I ricercatori stanno collaborando con un grande ospedale oncologico di Lione, in Francia, per cercare risposte sul motivo per cui solo alcuni pazienti rispondono all’immunoterapia antitumorale. In un’altra collaborazione con la Mayo Clinic negli Stati Uniti, stanno studiando il motivo per cui alcuni pazienti affetti da cancro al seno stanno meglio senza la chemioterapia.

Usando il nostro nuovo metodo, possiamo rivelare dettagli importanti nel tessuto tumorale che potrebbero essere importanti per stabilire se il trattamento del cancro ha successo o meno. L’obiettivo a lungo termine è quello di poter adattare i trattamenti contro il cancro in base alle esigenze individuali ed evitare effetti collaterali non necessari, afferma Jan Hauser.

La ricerca è stata finanziata principalmente dal Norwegian Cancer Fund, dal Consiglio svedese della ricerca e da SciLifeLab. Non ci sono segnalazioni di conflitti di interessi.

Editoria

“NIPMAP: mappatura fenotipica di dati tissutali multipli mediante ecologia comunitaria”Anisa Marhi, Fabio Libreri, Zeke Kang, Louise Jessel, Albert Eroglu, David Albert, Jan Hauser, Comunicazioni sulla naturaonline il 7 novembre 2023, doi: 10.1038/s41467-023-42878-z.