È stato sviluppato il primo algoritmo con cui l’intelligenza artificiale potrà arrivare ad individuare il cancro e con cui selezionare la più idonea strategia per la terapia.
Si tratta di un grande passo in avanti per la medicina moderna che si avvale sempre più di strumentazione informatica e tecnologie avanzate di precisione.
Lo speciale processo computazionale è stato sviluppato da un gruppo di ricercatori statunitensi del Sylvester Comprehensive Cancer Center della Miller School of Medicine dell’Università di Miami guidato dagli specialisti italiani Antonio Iavarone e Anna Lasorella.
L’algoritmo, chiamato Substrate Phosphosite based Inference for Network of KinaseS (Sphinks), è stato programmato in modo da dare la caccia ai tumori maligni ed in particolare quelli che attaccano il cervello. Inoltre lo strumento artificiale sarà in grado di elaborare la più efficace strategia terapeutica per combatterlo al meglio. Si tratta di un enorme passo in avanti per la ricerca in un continuo processo di ottimizzazione del supporto di intelligenze artificiali nella medicina. I dettagli dello studio di ricerca sono stati pubblicati sulla rivista Nature Cancer.
Il professor Iavarone ha spiegato come l’intelligenza artificiale possa identificare una patologia tumorale.
“Siamo in grado di combinare i dati ottenuti da piattaforme di analisi di proteine tumorali e delle loro modificazioni per individuare gli enzimi, chiamati chinasi, che producono segni distintivi nelle cellule maligne. Per molti di questi enzimi esistono inibitori specifici, che rappresentano quindi potenziali bersagli terapeutici”.
Il ricercatore ha inoltre affermato come i laboratori di analisi e di valutazione della diagnosi saranno sempre differenti da quelli più tradizionali con un progressivo sviluppo della componente computazionale che vada ad affiancare l’operato del medico.
“Il 50% dello spazio del laboratorio è computazionale, con la possibilità di collegarsi a grandi reti. Si chiama Dry Lab per distinguerlo dal tradizionale Wet lab”.
Oggi infatti è frequente riprodurre in laboratorio aggregati di cellule che riproducono i tumori in miniatura in modo artificiale.
Intelligenza artificiale per individuare il cancro: classificazione dei tumori dall’analisi delle proteine
L’algoritmo Sphinks è il secondo codice informatico sviluppato nella ricerca guidata dal professor Iavarone. Il primo aveva imparato a rintracciare una particolare forma di tumore, il glioblastoma mitocondriale. Per questa specifica patologia esistono diverse tipologie di terapie, mentre ciò non è possibile per altre tre famiglie di tumori maligni.
Attraverso poi il secondo l’algoritmo Sphinks, l’intelligenza artificiale è riuscita a identificare le proteine chinasi fondamentali che sono diverse per ognuno di questi tre gruppi, finora di difficile indagine.
Ciò permetterà, per ogni singolo paziente, di classificare la tipologia di tumore in base ai risultati dei relativi dati dell’analisi di tutte le proteine del tumore. Questo proprio perché non sono i geni a caratterizzare una forma tumorale ma le loro proteine e questa nuova tecnologia sanitaria per la prima volta riuscirà ad indagare direttamente le proteine dei tumori.
Finora oggi le difficoltà di identificazione di una singola patologia sono legate al fatto che esistono forme di cancro con caratteristiche tra loro affini. Ciò per esempio accade per l’insorgenza di alcune famiglie di tumore, anche in età pediatrica, che attaccano cervello, polmone e seno.
Indagando direttamente le proteine la diagnosi fornirà maggiore certezza di centrare esattamente la tipologia di patologia. E di conseguenza sarà possibile indicare ad ogni singolo paziente il trattamento terapeutico più adeguato.
Il professor Iavarone ha inoltre posto l’accento su possibili espansioni dello studio di ricerca.
“Stiamo esplorando il concetto di basket trial, cioè di studi clinici che includano pazienti con lo stesso sottotipo biologico in tumori diversi. Se i pazienti con glioblastoma o carcinoma mammario o polmonare hanno caratteristiche molecolari simili, essi possono essere inclusi nello stesso protocollo clinico con la possibilità di portare rapidamente ai pazienti i farmaci più efficaci possibili per i loro tumori”.
