L’intelligenza artificiale può aiutare a prevenire il rischio di sviluppare il tumore al colon-retto “trasformando” il microbioma intestinale in un sensore precoce di salute grazie a nuovi test di screening non invasivi e personalizzati.
È quanto emerge da uno studio congiunto del dipartimento interuniversitario di Fisica e di Scienze del suolo, della pianta e degli alimenti dell’Università degli studi “Aldo Moro” di Bari, dell’Università di Firenze e dell’Istituto nazionale di fisica nucleare.
Lo studio, nato nell’ambito di un progetto finanziato dal Pnrr, è coordinato dalla docente dell’UniBa Sabina Tangaro ed è stato pubblicato su “Gut Microbes“, rivista internazionale di riferimento per la ricerca sul microbioma intestinale.
Il lavoro utilizza la cosiddetta intelligenza artificiale spiegabile (Xai) per analizzare i profili microbici intestinali. Per predire il rischio di tumore oggi lo standard diagnostico prevede la colonscopia, un’analisi invasiva con limitata adesione da parte della popolazione. Il nuovo studio ha utilizzato invece la Xai per analizzare dati di sequenziamento genetico da campioni di 453 pazienti, con l’obiettivo di identificare biomarcatori microbici predittivi della presenza di adenomi o del tumore.
Il modello ha mostrato ottime prestazioni, raggiungendo un livello di precisione pari all’89% nel riconoscere i casi realmente a rischio e riducendo al minimo i falsi allarmi.