Imaging-based biological age estimation predicts competing mortality risk in lung cancer screening
Questo studio dimostra che una stima dell'età biologica basata sull'imaging derivata da TC a basso dosaggio migliora significativamente la previsione del rischio di mortalità non legata al tumore al polmone nei partecipanti allo screening per il tumore al polmone, offrendo una valutazione più accurata dei rischi competitivi rispetto alla sola età cronologica.
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Immagina di trovarti in una vasta biblioteca, ma invece dei libri, gli scaffali sono pieni di corpi umani. Per decenni, i medici hanno usato una regola semplice per indovinare quanto una persona possa vivere: guardare la data sul certificato di nascita. Questa è la loro "età cronologica". Se sei nato nel 1960, hai 64 anni. Ma ecco il colpo di scena: due persone nate nello stesso anno possono sentirsi e funzionare in modo molto diverso. Una potrebbe correre maratone, mentre l'altra fatica a salire un gradino. Questa differenza è chiamata "età biologica". È come il contachilometri di un'auto rispetto alla salute del suo motore; due auto potrebbero aver percorso lo stesso numero di chilometri, ma una ha un motore arrugginito e l'altra è stata perfezionata con cura.
Nel mondo dello screening del tumore al polmone, i medici usano scansioni TC a basso dosaggio per cercare minuscoli noduli nei polmoni che potrebbero trasformarsi in cancro. L'obiettivo è intercettare questi noduli precocemente, prima che diventino pericolosi. Tuttavia, c'è un problema complicato. Le persone sottoposte a screening sono spesso fumatori anziani. Sebbene siano a rischio di tumore al polmone, sono anche a rischio di molte altre patologie che potrebbero concludere le loro vite, come malattie cardiache o problemi respiratori. A volte, una persona potrebbe essere così malata a causa di queste altre cause che trovare un nodulo di tumore al polmone precocemente non servirebbe effettivamente a farla vivere più a lungo. I medici hanno bisogno di un modo per distinguere tra chi è "vecchio" perché di anno di nascita e chi è "vecchio" perché il proprio corpo è logoro. Hanno bisogno di un modo per misurare l'usura del motore, non solo i chilometri sul contachilometri.
È esattamente ciò che un team di ricercatori dell'University College London e di altre istituzioni si è prefatto di fare. Si sono posti una domanda semplice ma potente: possiamo usare le immagini di una scansione polmonare per costruire un punteggio di "età biologica" che predica chi è più propenso a morire per cause altre rispetto al tumore al polmone?
I ricercatori hanno esaminato un gruppo massiccio di oltre 12.000 persone che avevano partecipato a un trial di screening del tumore al polmone a Londra. Non si sono limitati a guardare i polmoni; hanno utilizzato un programma per computer molto intelligente (un tipo di intelligenza artificiale) per misurare quattro cose specifiche nel corpo che cambiano con l'invecchiamento: quanta grasso è nascosto all'interno dei nostri muscoli, quanto sono densi le nostre ossa, quanto calcio si accumula nelle nostre arterie e quanto grasso è accumulato intorno al nostro cuore. Pensa a queste come alla "ruggine", alle "crepe", al "fango" e alla "melma" che si accumulano in una macchina nel tempo.
Combinando queste quattro misurazioni, il team ha creato un numero singolo chiamato "gap di età" (age gap). Questo numero ti dice quanto il tuo corpo sembri più vecchio o più giovane rispetto alla tua effettiva età di nascita. Se il tuo gap di età è positivo (come +5), il tuo corpo sembra 5 anni più vecchio di quanto tu sia. Se è negativo (come -5), il tuo corpo sembra 5 anni più giovane.
I risultati sono stati affascinanti. Il team ha scoperto che questo "gap di età" era una sfera di cristallo per predire chi potesse morire per cause non legate al tumore al polmone. Per ogni 10 anni in cui la tua età biologica è superiore alla tua età reale, il rischio di morire per cause come malattie cardiache o BPCO raddoppia. In effetti, questo punteggio di età biologica era ancora più efficace nel predire i decessi per altre cause rispetto al semplice monitoraggio dell'anno di nascita. Tuttavia, per quanto riguarda la previsione di chi svilupperà effettivamente un tumore al polmone, il gap di età non è stato così utile. È stato un ottimo predittore per gli "altri" rischi, ma non una bacchetta magica per il rischio di tumore al polmone stesso.
Lo studio suggerisce che questo metodo potrebbe aiutare i medici ad avere conversazioni migliori con i pazienti. Immagina un uomo di 55 anni che, dai risultati della sua scansione, appare biologicamente come un sessantacinquenne. Anche se è giovane secondo il calendario, il suo corpo mostra segni di forte usura. Il medico potrebbe dire: "I tuoi polmoni sembrano stare bene per ora, ma il tuo corpo mostra segni di essere molto più vecchio. Il rischio che tu ti ammali per altre cause è alto, quindi forse dovremmo concentrarci prima sul curare il tuo cuore e i tuoi polmoni, piuttosto che limitarci a osservare il cancro". Al contrario, una donna di 70 anni la cui scansione mostra che è biologicamente sessantenne potrebbe essere un'ottima candidata per continuare a sottoporsi allo screening, perché il suo motore sta ancora girando forte.
I ricercatori avvertono che questo non è ancora una soluzione definitiva. Hanno testato la loro idea all'interno di un gruppo specifico di persone a Londra, e devono vedere se funziona per tutti gli altri nel mondo. Notano inoltre che, sebbene il loro modello informatico sia intelligente, non è un sostituto del giudizio di un medico. Ma hanno dimostrato che una semplice scansione può fare molto di più che trovare noduli; può raccontare la storia di quanto velocemente il corpo di una persona stia invecchiando. Usando questo punteggio di "età biologica", i medici potrebbero essere in grado di personalizzare i piani di screening in modo da aiutare le persone che ne hanno più bisogno, senza perdere tempo con coloro i cui corpi stanno già combattendo troppe altre battaglie. È un passo verso rendere lo screening non solo una ricerca del cancro, ma una comprensione della persona nel suo insieme.
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