ultimo aggiornamento:
May 30, 2022

I3LUNG: intelligenza artificiale nelle terapie personalizzate per i pazienti con tumore dei polmoni

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In partenza il progetto I3LUNG, finanziato dall'UE, che promuove l'implementazione dell'intelligenza artificiale nell’assistenza medica personalizzata per i pazienti con tumore dei polmoni.

L’Istituto Mario Negri entra a far parte del consorzio I3LUNG, insieme a 16 partner italiani edeuropei. Il consorzio, in risposta ad un bando Europeo Horizon, svilupperà un progetto di ricerca che andrà avanti sino al 2027 e mira a creare uno strumento all’avanguardia per aiutare sia i medici che i pazienti affetti da tumore ai polmoni nella scelta del miglior piano di trattamento terapeutico, personalizzato sulle esigenze specifiche e la situazione di ogni singolo paziente. In questo modo il consorzio vuole affrontare il bisogno clinico non soddisfatto nel campo del tumore del polmone non a piccole cellule (NSCLC), che è la mancanza di biomarcatori che predicono la risposta ai trattamenti immunoterapeutici (IO) nei pazienti affetti da questa patologia.

Il tumore ai polmoni è la causa principale di decessi per cancro negli uomini e la seconda per le donne nel 2020, con 370.000 morti solo in Europa. Grazie all'avvento dell’immunoterapia, il modo di trattare questi pazienti è stato rivoluzionato, posizionandolo come la terapia di prima linea per i tumori metastatici NSCLC (mNSCLC) privi di una mutazione driver mirata, ed è utilizzato sia come monoterapia o in combinazione con la chemioterapia standard. Tuttavia, solo il 30-50% dei pazienti ottiene una risposta di lunga durata. Infatti, ancora oggi, il ligando del recettore PD-1 (PD-L1) rimane l'unico biomarcatore con un livello soddisfacente di previsione dell'esito del trattamento, ma le sue capacità predittive sono tutt'altro che ideali. Questo evidenzia la disperata necessità di analisi molecolari più complete, più precise ed efficaci in questo contesto di pazienti.

Per raggiungere l’obiettivo, il progetto impiegherà l'intelligenza artificiale (AI), in particolare le nuove metodologie di apprendimento profondo eautomatico (DL e ML) per analizzare una vasta gamma di informazioni come le caratteristiche cliniche di base, la radiomica e le caratteristiche biologiche disponibili del tumore. I dati verranno raccolti grazie all'analisi retrospettiva di 2.000 pazienti provenienti da più centri, insieme all'analisi di 200 nuovi pazienti in uno studio prospettico per la generazione di nuovi dati biologici multiomici, quali: carico di mutazione tumorale, profilo delle proteine del sistema immunitario, patologia digitale, microbioma intestinale, radiomica e altri approcci multi-omici.

Massimo Broggini, responsabile del Laboratorio di Farmacologia Molecolare, insieme all’Unità di Bioindicatori Proteici e Metabolici, spiega che la loro partecipazione al progetto seguirà in particolare l’analisi del profilo metabolomico del tumore, caratteristica che è legata alla crescita del tumore e alla sua risposta o resistenza ai trattamenti. Parallelamente, sarà condotto anche uno studio psicologico che integrerà l'aspetto delle esperienze e delle preferenze dei pazienti come contributo allo sviluppo di uno strumento di aiuto alla codecisione. Sei eccellenti centri clinici per il cancro situati in tutto il mondo (Italia, Germania, Grecia, Spagna, Israele, USA) sono coinvolti in questi processi di raccolta dei dati.

Negli ultimi anni,l'esplosione di AI (intelligenza artificiale), DL, ML (metodologie di apprendimento profondo e automatico) e il nuovo sottocampo di AI (TrustworthyAI - AI “affidabile”) ha creato una eccitante opportunità di utilizzare un nuovo set di strumenti per valutare la grande quantità di dati generati da studi clinici e ricerche traslazionali. Il progetto I3LUNG prevede di sviluppare una piattaforma europea - e non solo - che capitalizzerà su questi nuovi strumenti per far fronte alla complessità dei dati disponibili sui biomarcatori del tumore dei polmoni. Sintetizzando e correlando le informazioni provenienti da molteplici fonti di informazioni biologiche e cliniche, aiuterà quindi a sviluppare una serie di metodi che a loro volta consentiranno ai partner tecnici del progetto di costruire un nuovo strumento di intelligenza artificiale in grado di fornire previsioni personalizzate sull'efficacia delle immunoterapie(IO) in pazienti specifici e di offrire suggerimenti sui percorsi di cura, in coordinamento con tutti gli attori coinvolti (pazienti, oncologi, ricercatori) e la loro intelligenza umana. Questo piano personalizzato di selezione dei pazienti contribuirà a ridurre l'onere economico per i pazienti e, a lungo termine, per i sistemi sanitari. E soprattutto migliorerà i risultati terapeutici per i pazienti stessi.

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