I ricercatori hanno svelato un nuovo metodo basato sull’intelligenza artificiale progettato per prevedere come i pazienti con cancro intestinale avanzato risponderanno a uno specifico farmaco approvato dal Servizio Sanitario Nazionale. L’obiettivo è impedire a migliaia di pazienti di sottoporsi a trattamenti che difficilmente funzioneranno, risparmiandoli così da effetti collaterali debilitanti.
La sfida del cancro intestinale avanzato
Il cancro dell’intestino rimane una delle neoplasie più letali, secondo solo al cancro del polmone in termini di mortalità. La posta in gioco è particolarmente alta a causa della drammatica differenza nei tassi di sopravvivenza in base allo stadio della diagnosi:
– Individuazione in fase iniziale: i tassi di sopravvivenza possono raggiungere il 98%.
– Rilevamento in fase avanzata: il tasso di sopravvivenza a cinque anni può crollare fino al 10%.
Nel Regno Unito, ogni anno vengono diagnosticati quasi 10.000 casi di cancro intestinale avanzato, con un preoccupante aumento dei casi tra gli adulti più giovani. Per questi pazienti, trovare un trattamento efficace è una corsa contro il tempo, ma non tutti i farmaci rappresentano una soluzione universale.
Medicina di precisione contro “prova ed errore”
A dicembre, il servizio sanitario nazionale ha approvato l’uso del bevacizumab, un farmaco che prende di mira le proteine necessarie ai tumori per crescere. Anche se per alcuni rappresenta un’ancora di salvezza vitale, non è efficace per tutti. Inoltre, il farmaco comporta rischi significativi, tra cui:
– Coaguli di sangue
– Problemi gastrointestinali
Senza un modo per prevederne l’efficacia, i medici sono spesso costretti a un approccio “per tentativi ed errori”. Ciò significa che molti pazienti vengono sottoposti a trattamenti tossici che non offrono alcun beneficio clinico, ma solo sofferenze inutili.
Come funziona “PhenMap”.
Per risolvere questo problema, gli scienziati dell’Institute of Cancer Research (ICR) di Londra e dell’Università di Medicina e Scienze della Salute RCSI di Dublino hanno sviluppato PhenMap. Il nome è una combinazione di fenotipo (tratti osservabili) e mappatura.
Lo strumento AI funziona:
1. Integrazione di dati complessi: analizza la complessa composizione genetica di un tumore.
2. Riconoscimento dei modelli: identifica i modelli biologici che sono troppo complessi per essere rilevati manualmente dai medici umani.
3. Stratificazione del rischio: In uno studio su 117 pazienti europei, PhenMap ha identificato con successo un gruppo specifico con una mutazione genetica condivisa che era ad alto rischio di reazioni negative e scarsa risposta al farmaco.
“La nostra ricerca utilizza metodi avanzati di intelligenza artificiale per mettere insieme grandi quantità di dati complessi, aiutandoci a individuare modelli che altrimenti sarebbero impossibili da vedere per un essere umano”, afferma il professor Anguraj Sadanandam dell’ICR.
Il percorso verso l’uso clinico
Anche se i risultati iniziali rappresentano una pietra miliare significativa nella medicina di precisione, i ricercatori notano che lo strumento non è ancora pronto per un uso clinico diffuso. I passaggi successivi riguardano:
– Coorti più grandi: testare l’intelligenza artificiale su un gruppo molto più ampio di pazienti per convalidarne l’accuratezza.
– Applicazione più ampia: determinare se questo metodo di mappatura può essere adattato per prevedere le risposte ai farmaci utilizzati in altri tipi di cancro.
L’obiettivo finale è trasformare questa tecnologia in un test clinico standard, consentendo ai medici di fornire cure veramente personalizzate che massimizzino le possibilità di sopravvivenza riducendo al minimo i danni inutili.
Conclusione: Sfruttando l’intelligenza artificiale per decodificare la genetica del tumore, i ricercatori si stanno avvicinando a un futuro in cui il trattamento del cancro sarà adattato all’individuo, garantendo che i pazienti ricevano solo le terapie più efficaci.
