Il nuovo metodo ad ultrasuoni distingue accuratamente le masse mammarie liquide da quelle solide

Il nuovo metodo ad ultrasuoni distingue accuratamente le masse mammarie liquide da quelle solide

La nuova tecnologia ad ultrasuoni sviluppata alla Johns Hopkins è in grado di distinguere le masse mammarie fluide da quelle solide con una precisione quasi perfetta, un progresso che potrebbe risparmiare ai pazienti, soprattutto quelli con tessuto mammario denso, controlli non necessari, procedure dolorose e ansia.

Nei test iniziali con pazienti reali, i medici che utilizzavano il nuovo metodo identificavano le masse con precisione il 96% delle volte, mentre avevano ragione solo il 67% delle volte quando analizzavano le stesse masse con le loro normali macchine.

"Questo è importante perché i benefici degli ultrasuoni nel rilevamento del cancro al seno possono essere limitati dalla comparsa simile di masse fluide benigne e masse solide che potrebbero essere cancerose", ha detto l'autore principale Muyinatu "Bisi" Bell, un ingegnere biomedico ed elettrico della Johns Hopkins University specializzato in tecnologia di imaging. "I nostri risultati cambieranno il modo in cui viene diagnosticato il cancro al seno. I radiologi possono avere fiducia immediata nella diagnosi. E i pazienti non verranno inviati per biopsie e procedure invasive quando c'è più certezza che una massa non sia motivo di preoccupazione."

Il lavoro finanziato dal governo è pubblicato oggi inProgressi in radiologia.

Si raccomanda che ogni donna sopra i 40 anni si sottoponga a una mammografia per individuare precocemente il cancro al seno. Tuttavia, nelle donne con tessuto mammario denso, i risultati potrebbero essere inconcludenti. Queste donne vengono spesso sottoposte a un'ecografia, una tecnologia che presenta anche problemi con il tessuto mammario denso.

Gli ultrasuoni funzionano inviando onde sonore attraverso una sonda al torace. Il suono rimbalza su strutture come le masse e viene registrato. Se funziona perfettamente, il suono viaggia direttamente dalla massa alla sonda. Tuttavia, in caso di problemi al torace denso, il suono viene diffuso prima di raggiungere la massa, causando un “rumore acustico” nell’immagine. Una cisti benigna piena di liquido che dovrebbe apparire nera sulle immagini spesso appare grigia all'interno, proprio come apparirebbe una crescita cancerosa.

Il nuovo processo non cambia il modo in cui vengono generati gli ultrasuoni, ma piuttosto migliora l’elaborazione dei segnali. Gli ultrasuoni tradizionali si basano sull'ampiezza dei segnali e convertono i segnali alti e bassi in toni neri, bianchi o grigi. Il nuovo metodo è “basato sulla coerenza”, il che significa che l’immagine dipende da quanto i segnali sono simili ai segnali vicini.

Oltre a fornire immagini più pulite, il nuovo sistema rende ancora più semplice il lavoro dei radiologi fornendo una valutazione numerica per ciascuna massa: solo quelle al di sopra di una certa soglia sono considerate preoccupanti.

È davvero emozionante perché prendiamo gli stessi dati ecografici, acquisiti utilizzando lo stesso processo, ma stiamo cambiando l'elaborazione del segnale e siamo in grado di interpretare quelle immagini molto meglio. Quando combiniamo il valore visivo con un valore numerico, la tecnologia mostra effettivamente il miglioramento maggiore. Elimina l’affaticamento decisionale automatizzando qualcosa che normalmente richiederebbe più riflessione e interpretazione”.

Muyinatu “Bisi” Bell, ingegnere biomedico ed elettrico presso la Johns Hopkins University

Uno studio su 132 pazienti ha rilevato che i radiologi possono identificare correttamente le masse il 96% delle volte utilizzando la nuova tecnologia, rispetto al 67% delle volte con gli ultrasuoni tradizionali.

"I risultati di questo studio sono importanti per il nostro campo perché suggeriscono che questa tecnica può migliorare la nostra capacità di distinguere tra masse solide e alcuni tipi di cisti che possono imitare le masse solide sugli ultrasuoni", ha affermato la coautrice Eniola Oluyemi, radiologa diagnostica presso la Johns Hopkins Medicine. "Questa maggiore affidabilità diagnostica può comportare un minor numero di risultati falsi positivi e ridurre la necessità di esami di follow-up e biopsie, contribuendo a fornire ai nostri pazienti maggiore sicurezza al momento della valutazione iniziale."

L’intelligenza artificiale esistente può distinguere tra masse benigne e cancerose nelle immagini ecografiche. Il team ritiene che la loro innovazione, insieme all’intelligenza artificiale, potrebbe consentire ai medici di determinare rapidamente la composizione di una massa e determinare se si tratta di cancro durante un primo appuntamento per l’ecografia.

Bell spera anche che l'innovazione possa un giorno diventare qualcosa che le persone possano usare a casa come parte di un autoesame del seno.

"La mia visione a lungo termine è che, man mano che la società diventa più autosufficiente e gli ultrasuoni diventano ancora più economici di quanto lo siano oggi, i pazienti potrebbero non aver più bisogno di recarsi in un ospedale o in una clinica specializzata: il nostro approccio potrebbe invece essere effettuato a casa", ha affermato Bell. "Con un'ecografia a basso costo, un singolo numero estratto da un'immagine ecografica basata sulla coerenza potrebbe indicare se un nodulo palpabile al seno è motivo di preoccupazione o meno."

Gli autori, tutti della Johns Hopkins, includono Arunima Sharma; Madhavi Tripathi; Emily B. Ambinder; Lisa A. Mullen; Babita Panigrahi; Giovanna Rossi; Nethra Venkatayogi e Kelly S. Myers.

Fonti: