Un modello predittivo di AI per ottimizzare la terapia dei tumori, che permette di individuare con estrema precisione le cellule immunitarie più “abili” a colpire e uccidere le neoplasie. Dopo aver analizzato la reattività tumorale di centinaia di ricettori delle cellule T (oppure T cell receptor, cellule del sangue che costituiscono il fulcro della cosiddetta immunità acquisita) ottenuti da pazienti con melanoma metastatico, un team di ricerca svizzero guidato dal professor Alexandre Harari del Ludwig Cancer Research ha messo a punto l’innovativo modello predittivo TRTPred.
La studio di respiro internazionale ha visto il coinvolgimento degli scienziati del Dipartimento di oncologia dell’Ospedale universitario di Losanna, dell’Università di Losanna e del Centro di ricerca tumori Agora (sempre nella città sul lago di Ginevra), in collaborazione con i colleghi del Dipartimento di diagnostica dell’Ospedale universitario di Ginevra e dello Swiss Cancer Center Léman.
Rivoluzionare l’immunoterapia cellulare
Dalla AI per diagnosticare in anticipo il cancro al pancreas all’intelligenza artificiale per la diagnosi del cancro ai polmoni all’AI per lo screening del cancro al seno: le applicazioni delle nuove tecnologie nel settore sanitario non conoscono confini. Nel caso della ricerca svizzera pubblicata su Nature Biotechnology (“Identification of clinically relevant T cell receptors for personalized T cell therapy using combinatorial algorithms”), l’intento è stato proprio quello di identificare le cellule T più “abili” grazie all’intelligenza artificiale, consentendo un’immunoterapia cellulare assai più efficace e mirata di quella svolta con cellule T generiche.
La ricerca ha permesso di identificare i pattern distintivi nelle risposte delle cellule T ai tumori, che sono state poi utilizzate per addestrare il modello predittivo TRTpred. Un lavoro certosino volto sia a comprendere come, appunto, le cellule T reagiscono al melanoma sia a sviluppare un sistema capace di predire quali cellule saranno adatte ad “attaccare” le neoplasie.
Direttore del Ludwig Cancer Research e coautore della ricerca, il professor George Coukos ha spiegato: “Questa metodologia consente di superare alcune delle carenze dell’attuale trattamento basato sui linfociti infiltranti il tumore (Tumor infiltrating lymphocytes), in particolare per i pazienti affetti da tumori che allo stato attuale non rispondono a tali terapie. I nostri sforzi faranno emergere una tipologia del tutto nuova di terapia con cellule T”.
AI a caccia di tumori primari
Dall’Europa alla Cina, dove un team di scienziati della TianJin Medical University ha messo a punto un complesso strumento digitale – che fa leva su un algoritmo di intelligenza artificiale – per analizzare le immagini di cellule metastatiche e individuare la posizione del tumore primario con una precisione superiore a quella degli oncologi umani. Addestrato il modello su circa 30mila immagini di cellule prelevate dal liquido addominale o polmonare di oltre 21mila pazienti oncologici in cui l’origine del tumore primario era nota, l’algoritmo di machine learning ha quindi “imparato” a collegare una specifica immagine a una determinata origine.
Successivamente è stato testato su altre 27mila immagini – sempre relative a pazienti con tumore primario conosciuto – riuscendo a identificare in modo corretto la sorgente tumorale nell’83% dei casi. L’innovativo modello di AI potrebbe dunque aiutare a migliorare sia la diagnosi sia il trattamento delle neoplasie negli stadi più avanzati (e potenzialmente ad incrementare l’aspettativa di vita dei pazienti). I risultati della ricerca sono visibili su Nature Medicine.