Algoritmi e machine learning consentiranno di individuare farmaci più sicuri ed efficaci contro i tumori del sangue.
L’ematologia entra in una nuova era: servendosi di algoritmi basati sull’intelligenza artificiale, in grado di analizzare in tempi da record milioni di dati clinici, molecolari e genetici dei pazienti, potrebbero permettere diagnosi e prognosi più precise e di riscrivere le modalità con cui il clinico gestisce caso per caso, scegliendo le terapie più adatte in tempi più rapidi, con maggiori chance di guarigione del paziente.
È la promessa che arriva dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ematologia, che consentirà di personalizzare la terapia per i tumori del sangue, tantissimi e diversi dal punto genetico anche per pazienti colpiti dalla stessa neoplasia. Con questo obiettivo nasce il progetto Philadelphia University, organizzato da Accademia Nazionale di Medicina (AccMed), con il contributo non condizionante di Novartis, con un ciclo di lezioni appena concluso sul tema “AI e big data in ematologia”, a partire da dati clinici nel trattamento di pazienti con leucemia mieloide cronica e neoplasie mieloproliferative.
Il progetto si avvale di un board scientifico composto da eccellenze in campo ematologico, tra cui Francesco Passamonti, Massimo Breccia, Gianantonio Rosti, Giuseppe Saglio e Alessandro Maria Vannucchi affiancati da esperti come Luca Mainardi e Pietro Cerveri del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano.
“Nei tumori del sangue esistono tantissime varianti genetiche diverse e il profilo molecolare della malattia del singolo paziente ha un ruolo cruciale per la diagnosi e la scelta delle terapie – spiegano Passamonti dell’Università dell’Insubria e Breccia di Sapienza Università di Roma – La digitalizzazione dei dati clinici ha prodotto una massa di informazioni senza precedenti che grazie alle applicazioni dell’intelligenza artificiale, possono essere analizzati anche in poche ore, consentendo di scegliere il trattamento migliore e il farmaco utile piuttosto che un altro invece da evitare. Un passo deciso in più verso la medicina di precisione in grado di ottenere risposte sempre maggiori in pazienti meglio definiti”.
Per fare un esempio, uno dei progetti su AI e Big Data che coinvolge anche l’Italia è Harmony – Healthcare Alliance for Resourceful Medicines Offensive against Neoplasms in Hematology: si tratta di un progetto europeo, che si pone l’obiettivo di migliorare la cura dei pazienti con importanti patologie ematologiche per ottenere una più rapida gestione del processo decisionale e un miglioramento delle prognosi e dei trattamenti.
Un altro progetto sempre europeo, appena partito, è “Genomed4all”, Genomics and Personalized Medicine for all though Artificial Intelligence in Haematological Diseases. Il progetto farà uso di infrastrutture esistenti e di supercervelloni a partire da 10 registri clinici come la rete ERN-EuroBloodNet ha lo scopo di potenziare i benefici delle tecnologie dell’intelligenza artificiale permettendo di aumentare le conoscenze per sostenere la ricerca clinica, collegando basi di dati europei sulle malattie ematologiche.
“L’Italia è impegnata su più fronti che riguardano l’utilizzo delle nuove tecnologie in ematologia: la posta in gioco è elevatissima perché all’orizzonte c’è un nuovo modo di curare i tumori del sangue in modo davvero su misura – sottolineano Passamonti e Breccia – Il nostro Paese aspira a diventare un punto di riferimento internazionale per quanto riguarda leucemia mieloide cronica e neoplasie mieloproliferative, con la massima formazione ed esperienza clinica sostenuta anche da nuove competenze trasversali che aprono una nuova era nella gestione di queste malattie” concludono gli esperti.
