di Redazione Lesdit

Nell'era della digitalizzazione e dei Big Data, la ricerca scientifica ha trovato nelle diverse declinazioni dell'intelligenza artificiale un alleato potente in grado di rivoluzionare i processi e gli step della ricerca. Nel campo dell'oncologia si sta comprendendo già da tempo che la capacità di gestire e interpretare immensi volumi di dati può marcare la differenza nelle aspettative di vita del paziente. Si aprono così nuovi filoni di ricerca, uno di questi vede tra i leader Antonio Iavarone, originario di Montesarchio, Benevento, Professore di Chirurgia Neurologica, che dopo oltre 20 anni ha lasciato la Columbia University di New York per approdare al Sylvester Comprehensive Cancer Center dell'University of Miami Miller School of Medicine dove è il vicedirettore di progetti di ricerca.

Chi è Antonio Iavarone

Lo scienziato italiano dal 2002 lavora e fa ricerca ad altissimo livello negli Stati Uniti; chi ha un'età adulta e una buona memoria lo ricorda tra i primi casi di "fuga dei cervelli" italiani all'estero: ottenuta la specializzazione all’Università Cattolica del Sacro Cuore, a Roma nel 1991, ha lavorato nel reparto di oncologia pediatrica del Policlinico Gemelli, sviluppando ricerche fondamentali sul neuroblastoma pediatrico ed individuando il ruolo della proteina ID2 nello sviluppo di alcuni tumori infantili. Ad inizio 2000 è emigrato negli Stati Uniti insieme alla moglie, Anna Lasorella, con la quale ha condiviso e condivide ad oggi (li vediamo insieme nella foto), la maggior parte dei protocolli di ricerca. La coppia decise di andarsene dopo aver denunciato un grave episodio di nepotismo: Iavarone e Lasorella furono costretti a inserire il nome del figlio del primario in almeno 25 delle loro pubblicazioni scientifiche. Dopo essere stato Professore di Patologia e Neurologia al Columbia University Institute for Cancer Genetics di New York e sucessivamente a capo di un gruppo di ricerca nella lotta contro i tumori, da qualche anno è approdato a Miami.

L' utilizzo dell'IA nella ricerca sul cancro

Oggi, al Sylvester Comprehensive Cancer Center Antonio Iavarone guida il Sylvester Brain Tumor Institute (SBTI), una struttura all'avanguardia dedicata alla ricerca e alla cura dei tumori cerebrali con la finalità di arrivare sempre più alla personalizzazione delle terapie. Uno degli strumenti più innovativi sviluppati dal suo team è Sphinks, un algoritmo basato sull'intelligenza artificiale che analizza i dati delle proteine tumorali per identificare nuovi bersagli terapeutici. "L’intelligenza artificiale è uno strumento crucialmente importante," spiega lo scienziato italiano, "La stiamo utilizzando per individuare opportunità di cura adatta ad ogni singolo paziente, analizzando enormi quantità di dati da ognuno per comprendere le loro vulnerabilità terapeutiche."

Sphinks a caccia delle cellule tumorali

I termini non sono forse facilmente comprensibili ad un semplice lettore ma SPHINKS, acronimo di Substrate Phosphosite based Inference for Network of KinaseS, l'algoritmo messo a punto dal team di ricerca, ha identificato le chinasi (PKC? e DNAPKcs) associate alla progressione in due sottotipi di glioblastoma, uno dei tumori cerebrali più aggressivi e mortali. Utilizzando organoidi tumorali coltivati in laboratorio da campioni di pazienti, il team di Iavarone ha dimostrato che farmaci mirati che interferiscono con le due chinasi possono bloccare la crescita della neoplasia. Queste chinasi aberranti sono state attivate anche nei sottotipi di tumore del seno, del polmone e di altri tipi di cancro.
"Si tratta di una scienza traslazionale che offre opportunità immediate per cambiare il modo in cui i pazienti con glioblastoma vengono gestiti di routine in clinica" ha voluto sottolineare Antonio Iavarone, autore senior dello studio. “SPHINKS offre agli oncologi un nuovo strumento per applicare i trattamenti corretti in sottotipi di cancro omogenei”.

Nell'immagine la rete SPHINKS e il targeting di precisione delle master chinasi nel glioblastoma

La gestione dei dati

"L'IA ci permette di affrontare quello che chiamo uno tsunami di dati," ha detto Iavarone. "La sfida è gestire questi dati, interpretarli correttamente e portarli al letto del paziente, grazie a tutto il percorso possiamo trovare nuovi target terapeutici che possono essere trattati con inibitori specifici, migliorando le possibilità di successo del trattamento," dice Iavarone, durante un incontro, a Roma, in Senato, promosso dall'Associazione Culturale Dossetti ""L'idea è utilizzare tutte le piattaforme molecolari disponibili per fare previsioni terapeutiche mirate ai nodi cruciali di ogni tumore. Non è semplice e richiede tempo, ma stiamo facendo progressi significativi." Il progetto innovativo utilizza modelli di laboratorio dei tumori dei pazienti, creati a partire da tessuti bioptici, per testare diverse combinazioni di farmaci. I pazienti possono quindi ricevere trattamenti basati direttamente sugli studi preclinici effettuati sui loro tumori. "Stiamo creando modelli unici per ogni paziente per studiare la biologia dei loro tumori e testare diversi farmaci in laboratorio," ha spiegato Iavarone.
Attualmente, ci sono due clinical trial attivi basati su questa strategia: uno sui glioblastomi mitocondriali e uno sul gene di fusione FGFR3-TACC3, scoperto dal gruppo di Iavarone nel 2012. Questi studi rappresentano un passo avanti verso la medicina personalizzata, includendo solo pazienti con specifiche alterazioni genetiche.

Le Prospettive Future

Guardando al futuro, Iavarone sottolinea il potenziale dell'IA nella ricerca oncologica ma non nasconde le difficoltà: "L'IA ci offre nuove evoluzioni e strumenti per individuare caratteristiche specifiche dei tumori attraverso tecniche di imaging avanzate ma ci sono ancora molte sfide da affrontare. "Dobbiamo coordinare la capacità computazionale con l'aspetto terapeutico e ridurre il tempo tra la scoperta di una terapia e la sua applicazione clinica." Il tema è proprio il tempo che passa tra l'individuazione della cura e la realizzazione del farmaco necessario e questo chiama in causa tutti gli altri attori coinvolti: le agenzie regolatorie, le istituzioni sanitarie, e le case farmaceutiche che devono mettere a disposizione i farmaci per poi realizzare effettivamente le analisi sul paziente. Insomma il grado di complessità è davvero elevato e se è difficile mettere a terra il tutto negli USA lo è ancor di più in Italia: "Non esiste ancora una filiera  che parta dalla generazione di una quantità enorme di dati, che devono essere messi a disposizione dei laboratori che devono poi poterli  studiare in maniera approfondita a livello computazionale per fare test sugli avatar tumorali, verificare se le previsioni funzionano per arrivare alla fine a produrre un farmaco" chiosa Iavarone che almeno al Sylvester Brain Tumor Institute di Miami sta provando a mettere a sistema un tale protocollo di ricerca sui tumori al cervello che rimangono la prima causa di morte per cancro nei bambini e sono tra i più aggressivi anche per gli adulti. La tecnologia è più di una semplice speranze per trovare una buona possibilità terapeutica in futuro.