Anche il Politecnico di Milano scende in campo, con due gruppi di ricerca, per supportare I3LUNG, un progetto europeo per l’implementazione di cure mediche personalizzate basate sull’intelligenza artificiale (AI) nei pazienti con tumore al polmone. Da una parte NEARLab, con il contributo della professoressa Alessandra Pedrocchi in qualità di principal investigator e delle professoresse Simona Ferrante ed Emilia Ambrosini, che si occuperà di rendere interpretabili i risultati prodotti dai modelli di intelligenza artificiali e dello sviluppo di un sistema di monitoraggio della qualità di vita del paziente basato su un’applicazione mobile. Dall’altra, AIRLab, con il contributo dei professori Marcello Restelli e Francesco Trovò, con il compito di progettare, sviluppare, addestrare e testare i modelli di intelligenza artificiale che dovranno supportare il medico nel processo decisionale relativo all’impiego dell’immunoterapia. I3LUNG è un progetto finanziato nell’ambito del bando Horizon Europe (HEurope), il più vasto programma di ricerca e innovazione al mondo, che durerà fino al 2027 con un budget totale di 95,5 miliardi di euro. L’obiettivo è rispondere a una delle problematiche principali nel campo del tumore polmonare al giorno d’oggi: la mancanza di biomarcatori che predicano la risposta al trattamento basato sull’immunoterapia (IO) nei pazienti con tumore metastatico al polmone non a piccole cellule (mNSCLC). L’IO viene offerta in prima linea come singola terapia o in combinazione con la chemioterapia standard per i pazienti privi di mutazioni specifiche per cui esistono farmaci mirati. Tuttavia, solo il 30-50% dei pazienti ottiene una risposta duratura all’IO. Ad oggi, l’espressione del ligando di morte programmata 1 (PD-L1) rimane l’unico biomarcatore utilizzato per predire la risposta all’IO e la sopravvivenza del paziente. Negli ultimi anni, l’esplosione dell’Intelligenza artificiale, Machine Learning e Deep Learning ha aperto nuovi orizzonti. Il progetto I3LUNG prevede di sviluppare una piattaforma europea che adotterà questi nuovi strumenti per far fronte alla varietà e complessità dei dati utili, sintetizzando e correlando le informazioni biologiche e cliniche. Quest’analisi porterà all’identificazione di nuovi biomarcatori e, in secondo luogo, allo sviluppo di metodi AI da usare come nuovo strumento per fornire previsioni individualizzate di efficacia dell’IO. La personalizzazione della terapia è strategica per migliorare la sopravvivenza e la qualità di vita dei malati e ridurre l’onere economico sia per il paziente e la sua famiglia sia per il sistema salute, individuando meglio e da subito i trattamenti disponibili che più si addicono ai singoli pazienti.
In caso di successo, l’approccio sviluppato nel progetto potrebbe essere esteso ad altri tumori per i quali ai pazienti viene proposta IO (immunoterapia), per permettere al più grande numero possibile di pazienti oncologici di beneficiare di questi percorsi di cura. Ne abbiamo parlato con Marcello Restelli, professore associato del Dipartimento di Elettronica, informazione e bioingegneria del Politecnico di Milano.
Ad oggi, quali sono gli avanzamenti dei vostri studi e quali gli obbiettivi?
«Da pochi mesi abbiamo iniziato l’analisi dei dati relativi a più di 2.000 pazienti per capire quali sono le informazioni più rilevanti per predire l’efficacia del trattamento immunoterapico. Appena terminata questa analisi procederemo con lo sviluppo dei primi modelli di intelligenza artificiale».
«La personalizzazione della terapia gioca un ruolo fondamentale per migliorare la sopravvivenza e la qualità della vita dei malati e ridurre l’onere di chi presta assistenza».
«L’obiettivo del progetto è fornire ai medici uno strumento più affidabile rispetto a quelli attualmente disponibili per poter decidere quando sottoporre un paziente all’immunoterapia».
Com’è nata la collaborazione con il progetto I3LUNG?
«Il progetto I3LUNG nasce in seguito a una collaborazione tra l’Istituto Nazionale dei Tumori e il Politecnico di Milano. Questa collaborazione ha origine nel 2019 da un’intuizione della dottoressa Marina Garassino che ha deciso di finanziare il dottorato di ricerca della dottoressa Arsela Prelaj (coordinatrice del progetto I3LUNG)v presso il Politecnico di Milano, sotto la supervisione della professoressa Alessandra Pedrocchi. Il tema di ricerca di questo dottorato è lo stesso affrontato nel progetto I3LUNG: l’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale per predire la risposta all’immunoterapia per pazienti affetti da tumore ai polmoni non a piccole cellule (non-small-cell lung cancer). Fin dall’inizio di questa collaborazione, insieme al professor Francesco Trovò abbiamo contribuito con le nostre conoscenze nel campo dell’intelligenza artificiale allo sviluppo delle attività del dottorato di ricerca e alla stesura della proposta di ricerca del progetto I3LUNG».
Che tipo di collaborazione si instaurerà , in futuro, tra ingegneri, architetti e designer industriali e ricerca in campo medico?
«La collaborazione tra ricerca in campo medico e discipline tecniche è già molto attiva e promette di diventare sempre più centrale nei prossimi anni. La progettazione di dispositivi medici, le tecnologie per la telemedicina, innovazioni nell’ergonomia medica, realizzazione di simulatori medici e soluzioni per l’assistenza domiciliare sono alcune delle aree di collaborazioni più promettenti».
Negli ultimi anni, l’esplosione dell’Intelligenza Artificiale (AI), del Machine Learning (ML) e del Deep Learning (DL) ha aperto all’opportunità di utilizzare nuovi strumenti informatici di punta nel campo medico per la valutazione di quantità di dati sempre più grandi e difficilmente studiabili utilizzando metodologie classiche, generati dagli studi clinici e dalla ricerca traslazionale. La personalizzazione della terapia è strategica per migliorare la sopravvivenza e la qualità di vita dei malati e ridurre l’onere economico sia per il paziente e la sua famiglia che per il sistema salute, individuando meglio e da subito i trattamenti disponibili che più si addicono ai singoli pazienti.
