L’utilizzo dell’intelligenza Artificiale (AI) per lo sviluppo di precise terapie personalizzate nella cura del tumore al polmone. È questo l’obiettivo del progetto di ricerca ‘I3LUNG’
Sviluppare terapie personalizzate per il tumore al polmone grazie al supporto dell’Intelligenza Artificiale (IA). Questo, l’obiettivo del progetto internazionale di ricerca ‘I3LUNG’, finanziato con 10 milioni di euro dall’Unione europea, di cui l’Istituto nazionale tumori (Int) è capofila. In particolare, la ricerca si pone di individuare, sfruttando le potenzialità dell’IA, diversi possibili biomarcatori per rendere l’immunoterapia personalizzata e quindi più efficace.
Il carcinoma polmonare non a piccole cellule (Nsclc) è attualmente la tipologia di tumore al polmone più frequente, ricorda l’Int in una nota. Ai pazienti colpiti da Nsclc che non possono accedere alle terapie target viene proposta l’immunoterapia. Essa rappresenta, insieme alle target therapy con farmaci a bersaglio molecolare, la più grande rivoluzione in campo oncologico degli ultimi anni. Si tratta di una nuova strategia di trattamento che mira a stimolare il sistema immunitario del soggetto affetto da tumore in modo che attacchi ed elimini le cellule cancerose. Nonostante gli enormi progressi, c’è ancora da fare qualche passo importante, specie per il carcinoma polmonare non a piccole cellule. Infatti, la possibilità di somministrare le nuove terapie è subordinata ad una precisa diagnosi molecolare.
Il ruolo chiave della proteina PD-L1
“I risultati degli studi relativi all’immunoterapia nell’Nsclc sono emersi inizialmente nel 2013 mentre nel 2015 sono arrivate le prime approvazioni da parte delle autorità regolatorie, prima per la seconda linea di trattamento e successivamente anche per la prima linea – spiega Arsela Prelaj, oncologa e ricercatrice dell’Int. Nell’arco degli anni si sono succedute molte ricerche. Queste hanno individuato diversi biomarcatori clinici, biochimici e biomolecolari di risposta all’immunoterapia, e tra questi è stato scelto il PD-L1, una proteina espressa nella superfice tumorale, con il quale si stratificano i pazienti e si sceglie il trattamento”.
Il problema, come sottolineato dall’esperta, è che questo biomarcatore, approvato perché il migliore tra quelli individuati, non è perfetto. “In Italia, l’approccio terapeutico attuale prevede che i soggetti con PD-L1 elevato possano accedere all’immunoterapia da sola – prosegue Prelaj. Per quanto riguarda quelli con PD-L1 basso è previsto l’accesso all’immunoterapia associata a chemioterapia. Esiste tuttavia una percentuale di pazienti con livelli bassi che risponde bene ugualmente all’immunoterapia da sola, come si è osservato quando ancora l’immunoterapia veniva data a tappeto”.
L’Intelligenza Artificiale per ottenere una migliore profilazione molecolare del paziente
Nasce da queste considerazioni l’idea, dell’esperta, di poter arrivare a una migliore profilazione molecolare del paziente non con uno, ma con più biomarcatori, da individuare analizzando i dati clinici, in parte già disponibili e in parte ancora da raccogliere, anche con l’uso dell’intelligenza artificiale, molto più efficiente dei metodi convenzionali nell’individuare correlazioni e informazioni salienti. È così che è nato il progetto di ricerca I3LUNG. “Il disegno dello studio prevede sia la raccolta di dati retrospettivi degli ultimi 10 anni, relativi circa a duemila pazienti, sia la definizione di una coorte prospettica con circa 200 pazienti, afferenti a sei centri clinici che vengono profilati sotto tutti gli aspetti: marcatori sanguigni, microbiologia intestinale, sistema immunitario, trascrittoma e genoma – spiega ancora l’oncologa. Attualmente abbiamo sviluppato la prima versione della piattaforma informatica entro la quale verranno depositati i dati retrospettivi, probabilmente entro maggio. Successivamente si passerà ai prospettici”.
L’obiettivo è riuscire a sviluppare, con tutti questi dati omici e di real word, algoritmi decisionali che consentano una reale personalizzazione delle cure oncologiche per l’Nsclc. Nello stesso progetto è previsto anche un coinvolgimento del paziente stesso nelle scelte terapeutiche. “Chiamiamo questi strumenti tool co-decisionali – precisa Prelaj. Essi permettono di considerare le preferenze delle persone che alla fine dovranno subire i trattamenti, personalizzando al massimo le scelte terapeutiche. Ovviamente bisogna considerare anche i rischi di eventi avversi, di cui questi trattamenti non sono privi. In ogni caso, dobbiamo facilitare l’implementazione di questi strumenti nella pratica clinica”.
Fonte: Istituto nazionale tumori – Int
Potrebbe interessare anche Cancro al polmone, risultati incoraggianti per nuova terapia mirata
