Machine Learning per prevedere rischio in pazienti con carcinoma orale

L’analisi dei dati clinici e genetici dei pazienti con cancro orale dopo un’operazione può permettere di distinguere i soggetti ad alto rischio dai soggetti a basso rischio in termini di sopravvivenza e sopravvivenza libera da recidiva. È quanto dimostra uno studio condotto a Taiwan e pubblicato dalla rivista JAMA.

L’attuale trattamento postoperatorio del carcinoma orale a cellule squamose è spesso una combinazione di chemioterapia e radioterapia. “Una delle sfide per un medico è trovare l’equilibrio tra la risposta al trattamento e l’intolleranza del paziente alla terapia”, scrivono gli autori. “Inoltre, l’eterogeneità tra i pazienti con carcinoma orale avanzato complica la pianificazione del trattamento e la decisione sul trattamento viene raggiunta dopo la discussione tra pazienti e medici”.

Per questa ragione è importante riuscire ad operare una stratificazione del rischio per i pazienti affetti da questo tipo di cancro, al fine di sottoporre i soggetti a basso rischio a trattamenti meno aggressivi e gestire al meglio le risorse sanitarie.

Lo studio di coorte, prognostico, ha arruolato 344 individui con carcinoma orale a cellule squamose al III o IV stadio i cui dati, provenienti da un unico centro, sono stati raccolti tra il 1996 e il 2011. I ricercatori hanno preso in considerazione dati clinico-patologici e 44 profili di varianti geniche correlate al cancro.

Il modello predittivo di Machine Learning usato ha permesso di valutare la sopravvivenza specifica per cancro, la sopravvivenza libera da metastasi a distanza e la sopravvivenza libera da recidiva loco-regionale.

“Questo algoritmo”, concludono gli autori, “potrebbe essere utilizzato, tramite un calcolatore online, per fornire ulteriori informazioni personalizzate per la gestione postoperatoria dei pazienti con carcinoma orale a cellule squamose avanzato”.

Fonte: JAMA

IT-NON-02855-W-09/2022