Lo straordinario risultato, riportato sugli Annals of Oncology da Michael Seiden dell’azienda statunitense US Oncology, si basa sull’analisi mirata delle firme di metilazione del cfDNA nel plasma privo di cellule attraverso un software che sfrutta l’intelligenza artificiale.
L’Intelligenza Artificiale impiegata nel lavoro ha rilevato e localizzato simultaneamente oltre 50 tipi di tumori, compresi i tumori ad alta mortalità che mancano di paradigmi di screening. I tumori sono stati rilevati in tutti gli stadi (sensibilità stadio I – III: 43,9%; sensibilità stadio I – IV: 54,9%) con una specificità> 99% e un singolo tasso di falsi positivi minore dello 0,7%.
Questo approccio mirato alla metilazione ha localizzato il tessuto di origine con un’accuratezza superiore al 90%, che sarà fondamentale per orientare il follow-up. Questo test ha l’obbiettivo di arrivare ad una diagnosi precoce multi-cancro su scala demografica.
Lo studio è stato effettuato su 6689 partecipanti [2482 tumori (> 50 tipi di cancro), 4207 non cancerosi] divisi in set di addestramento e validazione. Il plasma cfDNA è stato sottoposto a sequenziamento del bisolfito indirizzato a un pannello di oltre 100.000 regioni di metilazione informativa. È stato sviluppato e validato un classificatore per la rilevazione del cancro e la localizzazione dei tessuti di origine (TOO).
Le prestazioni sono state coerenti nei set di formazione e convalida. Nella validazione, la specificità era del 99,3% [intervallo di confidenza al 95% (IC): dal 98,3% al 99,8%; Tasso di falsi positivi (FPR) dello 0,7%]. La sensibilità allo stadio I-III era del 67,3% (IC: dal 60,7% al 73,3%) in un set predefinito di 12 tipi di cancro (ano, vescica, colon / retto, esofago, testa e collo, fegato / dotto biliare, polmone, linfoma, ovaia, pancreas, neoplasia delle plasmacellule, stomaco), che rappresentano ogni anno circa il 63% dei decessi per cancro negli Stati Uniti ed il 43,9% (IC: dal 39,4% al 48,5%) di tutti i tipi di cancro. Il rilevamento è aumentato con l’aumentare dello stadio: nei tipi di cancro pre-specificati la sensibilità era del 39% (IC: dal 27% al 52%) nello stadio I, 69% (IC: dal 56% all’80%) nello stadio II, 83% (IC: 75% al 90%) nella fase III e 92% (IC: dall’86% al 96%) nella fase IV. In tutti i tipi di tumore la sensibilità era del 18% (IC: dal 13% al 25%) nello stadio I, del 43% (IC: dal 35% al 51%) nello stadio II, 81% (IC: dal 73% all’87%) nella fase III e 93% (IC: dall’87% al 96%) nella fase IV. TOO è stato previsto nel 96% dei campioni con segnale simile al cancro; di questi, la localizzazione TOO era accurata nel 93%.
Il software è stato testato anche analizzando 650 campioni di sangue di pazienti con tumore e 610 campioni di soggetti sani di controllo. Il sistema è risultato ‘super specifico‘ nel fare la diagnosi: sbaglia solo lo 0,7% delle volte diagnosticando un tumore che in realtà non esiste (falso positivo).
“Questo è uno studio molto importante” ha dichiarato il direttore della rivista Fabrice André, dell’Institut Gustave Roussy in Francia, “e rappresenta un primo passo verso lo sviluppo di facili test di screening. La diagnosi precoce di oltre il 50% dei tumori potrebbe salvare milioni di vite ogni anno nel mondo“, ha concluso.
Fonte: Annals of oncology
