Un innovativo test del sangue potrebbe rivoluzionare la diagnosi del cancro ovarico, una delle forme più difficili da individuare nelle fasi iniziali. Lo sviluppo, frutto della collaborazione tra ricercatori del Regno Unito e degli Stati Uniti, mira a migliorare significativamente gli esiti clinici per le pazienti.
La sfida del cancro ovarico
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Ogni anno, nel mondo, oltre 300.000 donne, principalmente oltre i 50 anni, ricevono la diagnosi di tumore alle ovaie, secondo il World Cancer Research Fund. La difficoltà principale risiede nel fatto che la diagnosi spesso giunge negli stadi avanzati, quando le terapie risultano meno efficaci.
I sintomi iniziali, come gonfiore addominale, dolore pelvico o sensazione di sazietà precoce, sono spesso vaghi e facilmente confondibili con disturbi comuni.
Come funziona il test
Il nuovo test utilizza intelligenza artificiale e machine learning per analizzare il sangue delle pazienti e identificare due tipi di marcatori biologici:
- Lipidi: molecole simili ai grassi rilasciate dalle cellule tumorali.
- Proteine specifiche: frammenti rilasciati nel sangue dalle cellule cancerose.
Questi elementi combinati formano una sorta di impronta biologica del cancro ovarico, visibile anche nelle prime fasi della malattia. L’algoritmo sviluppato da AOA Dx (Azienda di biotecnologia a Twin Lakes, Colorado) è stato addestrato su migliaia di campioni clinici, riuscendo a riconoscere pattern sottili che sfuggono all’occhio umano.
Risultati dei test clinici
Lo studio, condotto dalle università di Manchester e Colorado e pubblicato sulla rivista Cancer Research Communications, ha testato 832 campioni:
- University of Colorado: 93% di accuratezza in tutte le fasi, 91% negli stadi iniziali.
- University of Manchester: 92% di accuratezza in generale, 88% negli stadi precoci.
Questi risultati mostrano come il test possa rilevare il cancro ovarico con precisione superiore agli strumenti diagnostici tradizionali, come ecografie, TAC, biopsie o laparoscopie.
Impatto sulla salute delle pazienti
Il test offre la possibilità di diagnosi precoce, migliorando le prospettive terapeutiche e riducendo i costi sanitari complessivi.
Combinando diversi biomarcatori con il machine learning, si è riusciti a sviluppare uno strumento diagnostico in grado di affrontare la complessità molecolare della malattia nei vari sottotipi e stadi.
Questo test del sangue rappresenta un passo importante nella lotta al cancro ovarico, permettendo di identificare la malattia nelle fasi iniziali. L’integrazione futura di questo strumento nei percorsi clinici standard potrebbe salvare molte vite e ottimizzare le risorse sanitarie. Sono in programma ulteriori studi prospettici per validare e integrare il test nei sistemi sanitari esistenti.