L’avvento di metodologie avanzate di analisi del microbioma intestinale, potenziate dall’intelligenza artificiale, apre nuove prospettive nella prevenzione del cancro colorettale, una delle neoplasie più diffuse a livello globale.
Un recente studio, frutto della collaborazione tra l’Università Aldo Moro di Bari (Dipartimenti di Fisica e Scienze del Suolo, della Pianta e degli Alimenti), l’Università di Firenze e l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, evidenzia come la composizione del microbiota intestinale possa fungere da indicatore precoce del rischio di sviluppare il tumore al colon-retto, superando i limiti delle attuali pratiche diagnostiche.
Il progetto, finanziato dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) e coordinato dalla Prof.
ssa Sabina Tangaro, è stato pubblicato sulla prestigiosa rivista scientifica ‘Gut Microbes’, punto di riferimento internazionale per la ricerca sul microbioma.
L’approccio innovativo adottato si basa sull’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI), un paradigma cruciale per la trasparenza e l’interpretazione dei risultati.
L’XAI non si limita a fornire una previsione, ma consente di comprendere quali specifici elementi del profilo microbico contribuiscono alla valutazione del rischio, offrendo una visione più approfondita del complesso rapporto tra microbiota, genetica e predisposizione alla malattia.
Questo aspetto è fondamentale per personalizzare gli interventi preventivi e terapeutici, mirati a modulare la composizione del microbiota e a ridurre il rischio di sviluppare il tumore.
Attualmente, la colonscopia rappresenta il gold standard per la diagnosi precoce del cancro colorettale, ma si tratta di una procedura invasiva, costosa e spesso poco accettata dalla popolazione, limitandone l’aderenza ai programmi di screening. Lo studio in questione ha utilizzato dati di sequenziamento genetico provenienti da un ampio campione di 453 pazienti, applicando algoritmi di intelligenza artificiale per identificare biomarcatori microbici specifici, ovvero particolari specie o comunità microbiche, in grado di predire la presenza di adenomi (precursori del tumore) o della neoplasia stessa.
I risultati ottenuti sono estremamente promettenti.
Il modello sviluppato ha dimostrato un’accuratezza dell’89% nell’identificare i pazienti a rischio, minimizzando al contempo il tasso di falsi positivi.
Questa elevata precisione suggerisce che un test non invasivo basato sull’analisi del microbioma intestinale potrebbe diventare un’alternativa valida e più accessibile alla colonscopia, con il potenziale di aumentare significativamente la partecipazione agli screening e migliorare l’esito della prevenzione del cancro colorettale.
Il futuro della prevenzione del cancro colorettale potrebbe quindi risiedere nella capacità di sfruttare il potere del microbioma intestinale, interpretato attraverso strumenti di intelligenza artificiale spiegabile.
Questo approccio non solo offre la possibilità di una diagnosi precoce più accessibile, ma apre anche la strada a nuove strategie terapeutiche mirate a rimodellare il microbiota e a prevenire lo sviluppo della malattia.
