I dati del mondo reale per studiare la ripresa dal cancro al seno
La guarigione dal tumore al seno spesso implica la gestione di una serie complessa di condizioni croniche che persistono a lungo dopo la fine del trattamento primario; ciononostante, molte ricerche cliniche si basano ancora su istantanee di visite ospedaliere poco frequenti, determinando la presenza di lacune critiche nella comprensione del modo in cui le pazienti si sentono e vivono giorno per giorno. La ricerca clinica può essere trasformata grazie allo sfruttamento di dati del mondo reale(si apre in una nuova finestra), dati sulla salute e sullo stile di vita raccolti per ogni paziente da cartelle cliniche elettroniche, registri digitali, smartphone e dispositivi indossabili.
Una visione del recupero delle pazienti a 360°
Il progetto REBECCA(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, riunisce 12 partner provenienti da sette paesi europei e si prefigge di liberare il nuovo potenziale offerto dalla raccolta continuativa di dati reali. Per seguire le traiettorie funzionali, emotive e relative alla qualità della vita delle pazienti, il consorzio ha sviluppato una piattaforma di monitoraggio a 360°, una suite di strumenti mobili minimamente invasivi offerti alle sopravvissute al cancro al seno, che integra cartelle cliniche elettroniche e misure di esiti clinici riferite dalle pazienti stesse con biomarcatori digitali raccolti passivamente, tra cui attività fisica, risposta del battito cardiaco, modelli di sonno, abitudini alimentari e traiettorie di mobilità. «L’obiettivo era quello di migliorare l’assistenza alle pazienti studiando gli effetti a lungo termine esercitati dai trattamenti antitumorali primari e adiuvanti», spiega Anastasios Delopoulos, il coordinatore del progetto. Aggregando e visualizzando questi flussi di dati multimodali, i medici possono acquisire una comprensione molto più ricca e continua in merito alla ripresa della paziente rispetto a quella possibile con le sole visite di follow-up di routine. Invece di affidarsi a visite distanziate mesi l’una dall’altra, gli operatori sanitari possono osservare le tendenze di guarigione in tempo quasi reale e ricevere avvisi automatici quando emergono modelli anomali.
L’intelligenza artificiale per interpretare gli studi del mondo reale
La piattaforma di REBECCA è stata impiegata in sei studi clinici messi in atto in Norvegia, Spagna e Svezia, coinvolgendo più di 650 partecipanti. Per interpretare questi ricchi set di dati, il progetto ha combinato l’apprendimento profondo con la modellizzazione basata sull’intelligenza artificiale (IA). I modelli estraggono informazioni chiave dai dati del mondo reale e dagli studi clinici, cogliendo i principali fattori determinanti della salute e della qualità della vita, mentre è possibile che emergano anche relazioni causali tra le variabili che influenzano gli esiti del tumore al seno. «Mettendo in connessione trattamenti, comportamenti ed esiti funzionali, i modelli forniscono informazioni utili a sostenere un processo decisionale clinico informato», sottolinea Delopoulos. I primi risultati dimostrano che il monitoraggio continuo è in grado di rilevare cambiamenti nell’attività, nel sonno o nella frequenza cardiaca settimane prima di quanto sarebbe possibile fare attraverso l’assistenza di routine. Queste intuizioni dimostrano il valore aggiunto dei dati del mondo reale nel cogliere gli aspetti della guarigione che contano di più per le pazienti, ma che spesso rimangono invisibili nei contesti clinici standard.
Costruire una base per la pratica futura
Tra i risultati più significativi ottenuti da REBECCA vi è la creazione di una solida infrastruttura per l’analisi federata e rispettosa della privacy di dati transnazionali. Altrettanto importante è stata la stretta collaborazione del progetto con i rappresentanti dei pazienti, tra cui il gruppo svedese AMAZONA, il cui coinvolgimento ha contribuito a garantire che la piattaforma mantenesse la propria enfasi sul paziente e la sua rilevanza clinica. La conclusione del progetto lascia dietro di sé un set di dati multimodali unico nel suo genere e una piattaforma scalabile progettata per garantire un uso continuativo, mentre i prossimi passi prevedono l’implementazione dell’infrastruttura in altre cliniche oncologiche, la sua estensione ad altri tumori e malattie croniche e il perfezionamento dei modelli causali mediante l’integrazione di dati comportamentali e biologici. Attraverso questi sforzi, REBECCA mira a sostenere una più ampia adozione dei dati del mondo reale, una pietra miliare per la ricerca clinica e la gestione dei pazienti in tutta Europa.