Intelligenza artificiale spiegabile per la terapia personalizzata nel cancro del colon-retto metastatico
Il cancro del colon-retto (CRC) è la seconda causa di morte per cancro in Europa, con oltre 150 000 nuovi casi diagnosticati ogni anno. Una percentuale notevole di questi pazienti sviluppa un cancro del colon-retto metastatico (mCRC), che è molto più difficile da trattare. Nonostante i progressi della chemioterapia e delle terapie a bersaglio molecolare, la risposta al trattamento varia notevolmente da un soggetto all’altro, evidenziando l’urgente necessità di approcci più personalizzati ed efficaci.
Contributo dell’intelligenza artificiale nel processo decisionale in ambito clinico
Il progetto REVERT(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, ha compiuto un passo importante in questa direzione con lo sviluppo di una piattaforma basata sull’IA che supporta la pianificazione di trattamenti personalizzati per i pazienti affetti da mCRC. «Il nostro obiettivo è stato quello di creare un sistema di IA spiegabile che ai medici risultasse chiaro e affidabile», sottolinea la coordinatrice del progetto Fiorella Guadagni dell’IRCCS San Raffaele di Roma. Il consorzio ha incorporato numerosi algoritmi indipendenti, fornendo così una raccomandazione guidata dal consenso in grado di supportare piuttosto che sostituire l’esperienza dei medici. Il sistema di supporto decisionale (DSS) di REVERT è stato testato in una sperimentazione clinica in fase iniziale(si apre in una nuova finestra) per valutarne l’impatto sulla sopravvivenza e sulla qualità della vita. I risultati sono stati molto incoraggianti: i suggerimenti terapeutici guidati dall’IA hanno migliorato notevolmente la sopravvivenza libera da progressione nei pazienti con mCRC. Ciò è potenzialmente in grado di ridurre tossicità non necessarie, migliorare la qualità della vita e fare un miglior uso delle risorse sanitarie.
Nuovi biomarcatori
REVERT si è anche concentrato sull’identificazione di biomarcatori destinati alla terapia personalizzata. Il consorzio ha esaminato biomarcatori convenzionali e nuovi in studi retrospettivi e modelli di stratificazione basati sull’IA. Un risultato degno di nota è stato lo sviluppo di un algoritmo(si apre in una nuova finestra) che utilizza i profili di mutazione di 7 geni, tra cui KRAS, BRAF, ERBB2 e TP53, per prevedere se un paziente risponderà alla chemioterapia di prima linea. L’algoritmo ha dimostrato un’accuratezza statisticamente significativa nello stratificare i responder e i non responder alla terapia. Il consorzio ha anche creato organoidi derivati da pazienti (PDO) a partire dai campioni tumorali dei soggetti, per valutare la risposta di diversi tipi di tumore alle terapie standard e a quelle nuove. Le analisi trascrittomiche e dei miRNA hanno rivelato firme molecolari distinte che potrebbero orientare i trattamenti futuri, in particolare quelli che intervengono sulla via di segnalazione KRAS-MAPK. Inoltre, un’analisi multi-omica ha indicato che i geni coinvolti nelle interazioni con la matrice extracellulare delle cellule e le vie legate ai proteoglicani possono svolgere un ruolo nella resistenza al trattamento. Questi approfondimenti stanno contribuendo a gettare le basi per modelli di intelligenza artificiale più accurati e basati sulla biologia.
Una concezione etica
Uno dei risultati principali di REVERT è che il suo sistema di IA è stato concepito in stretta conformità con le linee guida normative dell’UE e con le linee guida etiche del Gruppo europeo di esperti ad alto livello(si apre in una nuova finestra) per un’IA affidabile. Ciò include trasparenza, equità, sicurezza e, soprattutto, supervisione umana. «Come medici siamo vincolati dal principio di coscienza di Ippocrate. Il sistema di REVERT consente ai medici di mantenere il controllo, prendendo decisioni consapevoli supportate da modelli trasparenti e spiegabili. Questa fiducia è fondamentale per la riuscita dell’implementazione clinica», sottolinea Guadagni.
Direzioni future
Ora che REVERT ha dimostrato il potenziale dell’IA in studi clinici reali, il passo successivo è quello di tradurre questi risultati in un uso più ampio. Il flusso di lavoro riutilizzabile dell’IA del progetto può essere adattato ad altri tipi di cancro o malattia, contribuendo a realizzare una nuova era dell’assistenza sanitaria incentrata sui dati e sul paziente. Gli studi futuri si baseranno sul set di dati di REVERT, sui modelli di IA e sui sistemi organoidi per perfezionare le strategie di trattamento e convalidare ulteriormente gli esiti. Ripercuotendosi sia sulla pratica clinica che sulla politica sanitaria digitale, REVERT rappresenta un modello di come l’IA e l’innovazione etica possano convergere per migliorare le cure oncologiche personalizzate in tutta Europa.
Parole chiave
REVERT, cancro del colon-retto (CRC), cancro del colon-retto metastatico (mCRC), algoritmo, biomarcatore, IA spiegabile, mutazione
