Artificial intelligence based analysis of body composition to predict the short term and long term outcomes after pancreatectomy

Immagina che il tuo corpo sia come un'auto da corsa ad alte prestazioni. Per anni, i meccanici (i medici) hanno saputo che le condizioni del motore sono molto importanti per il buon funzionamento dell'auto, ma hanno principalmente controllato il contachilometri (il peso) o il livello dell'olio (gli esami del sangue). Non hanno avuto un vero modo per guardare sotto il cofano per vedere se i blocchi del motore sono fatti di acciaio resistente o di metallo debole e arrugginito, o se l'auto sta trasportando troppo carico pesante nel bagagliaio. Nel mondo della medicina, questo "motore" è il tuo muscolo, e il "carico" è il grasso corporeo. Gli scienziati sospettano da tempo che avere muscoli deboli e grassi (una condizione chiamata sarcopenia) o troppo grasso addominale profondo (obesità viscerale) renda l'intervento chirurgico più rischioso e il recupero più difficile. Ma controllare queste cose manualmente è come cercare di misurare ogni singolo bullone di un motore a mano: richiede una vita intera e due meccanici diversi potrebbero misurarlo in modo differente. È qui che entra in gioco l'Intelligenza Artificiale (IA). Pensa all'IA come a un meccanico robotico super veloce e super preciso che può scansionare la planimetria di un'auto in una frazione di secondo, individuando istantaneamente dove si trovano i muscoli, quanto sono densi e quanto grasso si nasconde nei posti sbagliati.

Questo articolo riguarda la costruzione di quel meccanico robotico specificamente per i pazienti sottoposti a un intervento chirurgico addominale maggiore chiamato pancreasectomia (rimozione di parte o di tutto il pancreas). I ricercatori, guidati da un team del Nanjing Drum Tower Hospital, volevano risolvere due problemi: primo, creare un sistema di IA completamente automatizzato in grado di trovare la sezione perfetta di una scansione TC (un'immagine radiografica 3D) alla terza vertebra lombare (L3) e separare automaticamente i muscoli dal grasso senza che un essere umano debba indicarlo; secondo, vedere se la "scansione corporea" di questa IA potesse prevedere l'esito post-operatorio di un paziente. Non si sono limitati a costruire lo strumento; lo hanno testato su centinaia di pazienti per vedere se i risultati dell'IA corrispondessero ai risultati del mondo reale.

Il team ha costruito una pipeline "end-to-end", che è come una linea di montaggio completamente automatizzata. Per prima cosa, l'IA osserva una scansione TC 3D dell'addome di un paziente e trova automaticamente la vertebra L3 (un osso specifico nella parte bassa della schiena). Non ha bisogno che un essere umano le indichi dove guardare; lo capisce da sola. Una volta trovato quel punto, seziona l'immagine in quel punto e utilizza una rete intelligente (chiamata nnU-Net) per "dipingere" sopra i diversi tessuti: muscolo scheletrico (il motore), grasso sottocutaneo (l'imbottitura sotto la pelle) e grasso viscerale (il carico interno profondo). L'IA ha fatto un lavoro incredibile. Quando i ricercatori hanno confrontato il suo lavoro con quello di esperti umani, l'IA è risultata quasi identica a loro, con un "punteggio di somiglianza" (chiamato coefficiente di Dice) di circa 0,97 per i muscoli, 0,95 per il grasso cutaneo e 0,94 per il grasso profondo. Ciò significa che il meccanico robotico è bravo quasi quanto i migliori esperti umani, ma lo fa in pochi secondi invece che in ore.

Ma la vera magia è avvenuta quando hanno usato questo strumento per prevedere cosa sarebbe successo dopo l'intervento. Hanno osservato 561 pazienti a cui è stato rimosso il pancreas e hanno trovato alcuni schemi molto chiari. L'IA ha mostrato che i pazienti con troppo grasso addominale profondo (obesità viscerale) hanno affrontato interventi più difficili: le loro operazioni sono durate più a lungo (360 minuti contro 270 minuti), hanno perso più sangue ed erano molto più propensi a subire infezioni gravi o perdite dal sito chirurgico. Ancora più importante, l'IA ha scoperto che i pazienti con muscoli "deboli" (sarcopenia) o "grassi" (miosteatosi) erano in grossi guai. Questi pazienti avevano molte più probabilità di avere complicazioni maggiori, come infezioni gravi o perdite pancreatiche, ed erano molto meno propensi ad avere un "esito da manuale" (textbook outcome), che è un modo elegante per dire un recupero perfetto senza intoppi. Infatti, solo il 14,2% dei pazienti con muscoli deboli ha avuto un esito da manuale, rispetto al 91% di quelli con muscoli forti.

Lo studio non si è fermato alla sala di recupero dell'ospedale; hanno anche osservato il futuro a lungo termine per i pazienti con tumore al pancreas. Hanno seguito 327 pazienti per vedere se la scansione corporea dell'IA potesse prevedere quanto tempo avrebbero vissuto senza che il cancro tornasse (sopravvivenza libera da recidiva) o quanto avrebbero vissuto in generale (sopravvivenza globale). I risultati sono stati sorprendenti. L'IA ha confermato che avere muscoli deboli o grassi era un forte segnale di avvertimento. I pazienti con queste condizioni avevano una probabilità significativamente maggiore di vedere il proprio cancro tornare prima e di morire prima, anche dopo che i ricercatori avevano tenuto conto di altri fattori come la dimensione o lo stadio del tumore. L'IA ha suggerito che la qualità del tessuto muscolare è un fattore determinante nel modo in cui il corpo combatte il cancro e si riprende dal trauma dell'intervento.

Gli autori sottolineano con cautela che, sebbene il loro strumento sia completamente automatizzato e altamente accurato, è stato testato su pazienti di un unico ospedale, quindi deve essere provato in altri luoghi per essere sicuro che funzioni ovunque. Evidenziano anche che, sebbene l'IA possa dirci chi è a rischio, non ci dice ancora come ripararlo, sebbene suggeriscano che conoscere questo dato precocemente potrebbe aiutare i medici a pianificare meglio la nutrizione pre-operatoria o i piani di recupero. In definitiva, questo articolo dimostra che non dobbiamo più affidarci a misurazioni manuali lente. Con un'IA completamente automatizzata, possiamo leggere istantaneamente la "composizione corporea" del motore di un paziente, fornendo ai medici un nuovo e potente modo per prevedere chi farà fatica dopo l'intervento e chi invece prospererà, potenzialmente salvando vite umane individuando i rischi prima che venga effettuato il primo taglio.