Ai, Big data e avatar: un progetto da 7 mln di euro contro le malattie del sangue

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Intelligenza artificiale, dati sintetici e ‘avatar’ per far correre la ricerca sulle malattie del sangue. Humanitas e il suo AI Center si sono aggiudicati un importante finanziamento nell’ambito di Horizon 2020 con il progetto Synthema.

Parliamo di ben 7 milioni di euro per sviluppare nuovi sistemi di analisi dei dati nell’ambito delle malattie ematologiche. Synthema, spiegano da Humanitas, mira a creare un hub internazionale, in cui sviluppare e validare tecniche innovative basate sull’intelligenza artificiale per rendere anonime le informazioni cliniche e biologiche dei pazienti e generare dati sintetici (nel rispetto delle norme sulla privacy), per superare la scarsità e la frammentazione delle informazioni disponibili oggi per la ricerca (il tutto, naturalmente, in modo conforme al Gdpr, il General Data Protection Regulation).

Un progetto innovativo e hi-tech, che partirà a inizio 2023 e si concentrerà sulle malattie ematologiche rare come l’anemia a cellule falciformi e la leucemia mieloide acuta.

“Le malattie ematologiche derivano da anomalie quantitative o qualitative delle cellule del sangue, degli organi linfoidi e dei fattori di coagulazione – ricorda Matteo Della Porta, responsabile leucemie e mielodisplasie di Humanitas, docente di Humanitas University e coordinatore clinico del progetto –  Nonostante la maggior parte di queste malattie sia rara, il numero complessivo di pazienti che ne è affetto in tutto il mondo è importante”.

Se pensiamo ai tumori (che comprendono malattie del sangue come la leucemia mieloide acuta), in Italia circa il 20% dei pazienti è affetto da una forma di neoplasia rara. “Negli ultimi anni – ricorda – sono sorti numerosi gruppi di ricerca collaborativa a livello nazionale e dell’Ue per studiare le malattie ematologiche rare, e tuttavia i progressi della ricerca clinica e traslazionale sono spesso rallentati a causa del numero relativamente basso di pazienti affetti e dalla dispersione delle informazioni in centri clinici e di ricerca non collegati tra loro (e dunque non comunicanti)”. Ecco allora che in aiuto a questa situazione viene l’AI Center di Humanitas, che da tempo studia sistemi sicuri e anonimi per generare conoscenze dai dati dei pazienti.

“Il futuro è nei dati sintetici – afferma con convinzione Victor Savevski, Managing Director AI Center di Humanitas, già fra i 40 under 40 di Fortune Italia – Per ottenerli servono algoritmi capaci di interfacciarsi con le informazioni del paziente reale per creare una copia virtuale diversa dall’individuo che ha generato quei dati, ma contenente tutte le proprietà cliniche, genetiche, biologiche e statistiche dell’originale”.

Una specie di “avatar”, continua Savevski, “con una dimensione di sicurezza in più: la copia dei dati non viene fatta uno ad uno, a specchio, ma sul gruppo, tenendo anche conto delle relazioni tra i dati. Questi pazienti virtuali non hanno più niente a che vedere con i pazienti reali, è come se ne avessero assorbite tutte le proprietà e relazioni in modo simile ma non uguale”.

Parlando con Fortune Italia Savevski non ha voluto dare altri elementi sul progetto, ribadendo però tutto il suo entusiasmo per il risultato raggiunto dal team. “Si tratta di un finanziamento davvero importante”, sottolinea.

Quali sono le possibili applicazioni? I dati sintetici possono accelerare le sperimentazioni: negli studi che richiedono di confrontare due popolazioni diverse (ad esempio per verificare l’efficacia di un farmaco), sarà sufficiente arruolare un gruppo di persone anziché due, con evidenti risparmi anche dal punto di vista economico.

L’Istituto Clinico Humanitas è il primo ospedale in Italia ad avere un centro di Ricerca sull’Intelligenza Artificiale integrato. La missione del centro è creare uno spazio di condivisione di conoscenze e competenze tra ingegneri, medici e data scientist per raggiungere standard di cure ancora più elevati attraverso la costruzione di algoritmi intelligenti capaci di elaborare una grande mole di informazioni cliniche, così da trovare associazioni e definire modelli di previsione utili al progresso della ricerca scientifica e all’innovazione di ambiti come la medicina predittiva, la personalizzazione dei trattamenti e la diagnostica per immagini.

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