Un algoritmo sviluppato dal progetto internazionale i3Lung integra immagini diagnostiche, dati genomici, analisi di laboratorio e informazioni cliniche per individuare i pazienti con maggiori probabilità di beneficiare del trattamento
L’intelligenza artificiale potrebbe rendere più precisa e personalizzata la cura del tumore al polmone. Un algoritmo sviluppato nell’ambito del progetto internazionale i3Lung è infatti in grado di prevedere la risposta all’immunoterapia nei pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule metastatico, la forma più comune di tumore polmonare.
I risultati della ricerca, condotta nell’arco di quattro anni, sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nature Medicine. Lo studio ha coinvolto 2.396 pazienti e 16 partner internazionali, con l’obiettivo di costruire uno strumento capace di supportare gli oncologi nella scelta del trattamento più appropriato per ogni singolo paziente.
Un algoritmo per personalizzare l’immunoterapia
Il progetto è stato guidato da Arsela Prelaj, oncologa della Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori di Milano e principal investigator di i3Lung. La ricercatrice dirige anche il laboratorio dedicato alle applicazioni dell’intelligenza artificiale in oncologia dell’istituto milanese.
L’innovazione principale consiste nell’integrazione di quattro differenti categorie di informazioni:
- immagini ottenute mediante tomografia computerizzata;
- dati di patologia digitale;
- caratteristiche genomiche del tumore;
- risultati clinici e comuni esami di laboratorio.
Questi dati sono stati analizzati attraverso modelli avanzati di machine learning e deep learning. In particolare, i ricercatori hanno utilizzato approcci definiti “early fusion” e “intermediate fusion”, capaci di combinare informazioni molto diverse tra loro e di individuare correlazioni difficilmente riconoscibili con i tradizionali strumenti di valutazione clinica.
Il risultato è un algoritmo in grado di stimare con maggiore precisione la probabilità di risposta individuale ai diversi regimi di immunoterapia.
Perché è difficile prevedere la risposta alle cure
Il carcinoma polmonare non a piccole cellule, conosciuto anche con la sigla NSCLC, rappresenta la maggior parte delle diagnosi di tumore del polmone. Quando la malattia raggiunge uno stadio metastatico, l’immunoterapia, somministrata da sola oppure insieme alla chemioterapia, costituisce uno dei principali standard terapeutici.
Non tutti i pazienti, però, ottengono gli stessi benefici. In alcuni casi la risposta è significativa e duratura, mentre in altri il trattamento risulta poco efficace o comporta effetti collaterali importanti.
Attualmente la scelta terapeutica si basa su biomarcatori, caratteristiche molecolari, condizioni cliniche e analisi statistiche ricavate da specifici sottogruppi di pazienti. L’efficacia reale della terapia, tuttavia, può spesso essere valutata pienamente solo dopo l’inizio del trattamento.
La possibilità di prevedere in anticipo la risposta rappresenterebbe quindi un passaggio decisivo verso un’oncologia realmente personalizzata.
Intelligenza artificiale e oncologia di precisione
L’algoritmo elaborato dal progetto i3Lung potrebbe aiutare gli specialisti a classificare meglio i pazienti, riconoscendo quelli con maggiori probabilità di beneficiare dell’immunoterapia e quelli per i quali potrebbe essere opportuno valutare strategie differenti.
Un simile approccio consentirebbe di ridurre l’esposizione a trattamenti potenzialmente tossici e poco efficaci, ottimizzare l’impiego delle risorse sanitarie e accelerare la definizione di percorsi terapeutici su misura.
L’intelligenza artificiale non sostituisce la decisione del medico, ma può offrire uno strumento aggiuntivo di supporto, capace di analizzare contemporaneamente una quantità di informazioni molto superiore rispetto ai metodi convenzionali.
Uno strumento utile anche per i medici non specialisti
La ricerca comprende anche uno studio di usabilità condotto su una platea di medici più ampia rispetto agli specialisti del tumore polmonare. L’obiettivo era valutare se l’algoritmo potesse migliorare la capacità dei professionisti sanitari di prevedere l’efficacia dell’immunoterapia.
I risultati hanno mostrato un beneficio generalizzato derivante dall’utilizzo dello strumento. L’integrazione delle indicazioni prodotte dall’intelligenza artificiale ha infatti migliorato la valutazione della possibile risposta terapeutica anche tra i medici con una minore specializzazione specifica nel carcinoma polmonare.
Dalla sperimentazione alla pratica clinica
Lo studio rappresenta un importante avanzamento nella ricerca sull’intelligenza artificiale applicata al tumore del polmone. Prima di un impiego sistematico nella pratica clinica, l’algoritmo dovrà essere ulteriormente validato in contesti sanitari differenti e su nuove popolazioni di pazienti.
La prospettiva, tuttavia, è rilevante: trasformare dati clinici, immagini e informazioni molecolari in previsioni utili alla scelta delle cure. In questo scenario, l’intelligenza artificiale potrebbe contribuire a individuare il trattamento più adatto prima della sua somministrazione, aumentando le probabilità di successo dell’immunoterapia e riducendo il rischio di terapie inefficaci.
