L’intelligenza artificiale migliorerà la pratica clinica e gli outcome sanitari, si sente spesso dire. Per ora però si tratta quasi sempre di teoria. Un esempio pratico viene invece dall’oncologia e da un progetto presentato di recente da Humanitas: la realizzazione di “gemelli digitali” dei pazienti con lo scopo di simulare scenari terapeutici in contesti critici. Digital Twin, che si è aggiudicato un finanziamento di 3 milioni di euro dal programma Fisa del Ministero dell’università e della ricerca, è un progetto che si propone di rivoluzionare il trattamento dei tumori rari e, in prospettiva, di tutti i tumori attraverso l’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa. «Il progetto rappresenta un’opportunità unica per migliorare la comprensione e il trattamento dei tumori rari, patologie di complessa gestione clinica», spiega Matteo Della Porta, responsabile leucemie dell’Istituto Clinico Humanitas e docente di Humanitas University, che guida la ricerca.

Leucemia, nuova rimborsabilità

Medicina personalizzata in oncologia

I tumori rari, cioè quelli che colpiscono meno di 6 persone su 100mila l’anno, rappresentano circa il 25 per cento di tutte le neoplasie. «La scarsità di dati clinici e la difficoltà di condurre studi su larga scala rendono queste patologie particolarmente complesse da trattare in modo standardizzato», prosegue Della Porta. «La medicina personalizzata, basata sull’analisi dei dati specifici del paziente, offre una strategia promettente per migliorare la diagnosi e la cura di queste malattie». Secondo dati dell’Istituto superiore di sanità il 18 per cento delle neoplasie rare diagnosticate in Italia è costituito da tumori solidi dell’adulto: i tumori epiteliali dell’apparato digerente i più ricorrenti (23 per cento) a seguire quelli del distretto testa-collo e dell’apparato genitale femminile (17 per cento in entrambi i casi).

Mieloma multiplo, teclistamab rimborsato in Italia

Focus sull’oncoematologia

Il 7 per cento delle neoplasie rare è invece composto da tumori ematologici, quali la leucemia mieloide acuta (5 per cento), i linfomi follicolari a cellule B (3 per cento), la leucemia mieloide cronica (2 per cento) e i linfomi mantellari (meno dell’1% per cento). Sono proprio le malattie oncoematologiche rare il primo target del progetto Digital Twin, che tuttavia punta a sviluppare modelli predittivi applicabili in modo trasversale anche ad altre patologie umane complesse, a partire dai tumori solidi.

Mieloma multiplo, un nuovo farmaco

Cosa sono i gemelli digitali

I gemelli digitali costituiscono rappresentazioni virtuali dei pazienti, generate dall’analisi di dati multimodali: dati clinici, genomici, immagini mediche, trattamenti e risultati. Questi modelli consentono di simulare l’evoluzione della malattia e di prevedere la risposta ai trattamenti in ogni paziente, personalizzando le cure in base alle caratteristiche individuali. L’accuratezza delle simulazioni dipende non solo dagli algoritmi utilizzati, ma innanzitutto dalla qualità e dalla completezza dei dati inclusi nel modello. Il progetto Digital Twin si inserisce proprio in questo contesto: i modelli generati consentono ai medici di simulare scenari terapeutici e di selezionare il trattamento più appropriato. Ma non c’è solo la clinica: «L’utilizzo dei gemelli digitali può accelerare la ricerca, riducendo i tempi di sviluppo di nuovi farmaci», aggiunge Armando Santoro, direttore del Cancer center di Humanitas.