Meningioma canino: scoperta una nuova tecnica diagnostica non invasiva

Si deve ad un team di ricercatori del Dipartimento di Medicina Animale, Produzioni e Salute dell’Università di Padova e del Dick White Referrals (Cambridgeshire, UK) una tecnica innovativa, basata su un software di intelligenza artificiale (noto come rete neurale convoluzionale ) e capace di riconoscere, al pari di un sistema biologico “intelligente”, uno dei più frequente tumori intracranici del cane (il meningioma), stadiandone la gravità in assenza di esami bioptici invasivi.

Lo studio, pubblicato su The Veterinary Journal, è stato reso possibile grazie alla collaborazione tra i radiologi dell’Ospedale Veterinario Universitario Didattico dell’Università di Padova (Tommaso Banzato e Alessandro Zotti) e due neurologi veterinari, riconosciuti specialisti europei, come Marco Bernardini e Giunio Bruto Cherubini.

La tecnica è stata testata su una casistica di 60 pazienti, riuscendo a riconoscere il grado di malignità del meningioma a partire dalle sole immagini di risonanza magnetica.

“È la prima significativa dimostrazione – si legge nel comunicato stampa dell’Università di Padova – della possibilità di utilizzare reti neurali per superare i limiti della diagnostica convenzionale attuale secondo cui il grado di malignità dei meningiomi può essere determinato solo mediante tecniche bioptiche-invasive.”

Da non sottovalutare che il meningioma rappresenta la neoplasia intracranica più frequente anche nell’uomo. Grazie ad eccellenze italiane nel settore della ricerca neurologica veterinaria, ancora una volta il cane fa dunque da apripista per nuovi miglioramenti medici, destinati a ripercuotersi pesantemente anche sul benessere dei pazienti umani.

Banzato T, Cherubini GB, Atzori M, Zotti A. Development of a deep convolutional neural network to predict grading of canine meningiomas from magnetic resonance images. The Veterinary Journal  2018; 235: 90-92