Ogni anno la Fondazione GIMEMA istituisce il Fondo per le idee, un bando di concorso per finanziare innovativi progetti di ricerca clinica in ambito ematologico. Tra i progetti vincitori del 2022 che di recente hanno ricevuto il finanziamento c’è Virtual twins for personalized medicine in myeloid neoplasms presentato da Matteo Giovanni Della Porta – docente di ematologia di Humanitas University e responsabile della sezione Leucemie e Mielodisplasie in Humanitas – e coordinato da Alessia Campagna – ematologa e ricercatrice presso lo stesso istituto.

Abbiamo intervistato Della Porta per farci raccontare quali sono le finalità di questo progetto di ricerca e come potrà influire sul futuro delle neoplasie mieloidi, in particolare la leucemia mieloide acuta.

 

Partiamo dalle basi: cos’è un virtual twin o gemello virtuale?

“Il gemello virtuale è un modello complesso che viene sviluppato con tecnologie di intelligenza artificiale partendo da informazioni sui pazienti e sulle malattie che posiamo ricavare da banche dati come quelle degli ospedali, di gruppi cooperatori come quello del GIMEMA e dalla letteratura scientifica. L’idea è quella di creare una copia digitale del paziente affetto da una malattia specifica, in questo caso la leucemia mieloide acuta, in grado di simulare quello che può accadere in risposta a diverse domande di interesse clinico. Per esempio, questo sistema sarebbe in grado di fornire la prognosi di un paziente in base alla sua risposta a uno specifico trattamento”.

 

Quale contributo potrà apportare nella pratica clinica ematologica questo progetto di ricerca?

“Lo scopo principale dello sviluppo del gemello virtuale è quello di aiutare il medico a prendere decisioni più corrette sul trattamento e sulla definizione prognostica del singolo paziente. Inoltre, questo modello potrebbe essere sfruttato anche per lo sviluppo di strategia innovative di trattamento o addirittura nuovi farmaci”.

 

Quali sono stati i motivi che hanno guidato la scelta verso la leucemia mieloide acuta come primo modello di gemello virtuale in ematologia?

“La leucemia mieloide acuta è un tumore del sangue che ha ancora molti unmet medical needs (bisogni medici insoddisfatti, ndr). È una malattia difficile da curare e una quota non trascurabile di pazienti non risponde alle terapie a nostra disposizione. Inoltre, più la si studia e più ci si rende conto che è una patologia molto eterogenea dal punto di vista biologico e molecolare, con un’elevata variabilità da paziente a paziente. Abbiamo deciso quindi di dedicarci allo sviluppo di uno strumento che possa supportare il medico a prendere decisioni cliniche su una patologia così complessa da diagnosticare e trattare piuttosto che su altre neoplasie ematologiche per le quali è stato già raggiunto uno standard di cura elevato”.

 

C’è il rischio che questi sistemi basati sull’intelligenza artificiale sostituiscano il lavoro del medico?

“Tengo a sottolineare che questi sistemi diventeranno degli strumenti del medico come lo sono lo stetoscopio o l’elettrocardiografo: non sostituiscono il medico ma lo aiutano a raccogliere più informazioni per scegliere meglio. Informazioni che, grazie all’intelligenza artificiale, potranno essere raggiunte in tempi minori rendendo i medici più efficienti e più liberi di dedicarsi al lavoro di cura del paziente”.

Come sarà organizzato il lavoro?

“Il progetto ha ricevuto un finanziamento dal Fondo per le idee di 105.000 € che sono stati erogati a giugno del 2023. Si trova quindi in una fase preliminare e avrà una durata sperimentale di 3 anni. Verrà sviluppato all’interno dell’Humanitas AI Center a Milano, un innovativo laboratorio che vede la cooperazione di ricercatori clinici, ingegneri e data scientist esperti di intelligenza artificiale, creato nel 2020 per facilitare lo sviluppo di progetti dedicati alla salute.

Grazie all’immenso patrimonio di dati clinici e biologici ricavati dagli studi GIMEMA e dai centri ematologici GIMEMA creeremo il primo esempio di gemello virtuale per la leucemia mieloide acuta per studiare le potenzialità di questo approccio e dare una visione ai medici e ai pazienti di quello che le nuove tecnologie di intelligenza artificiale possono fare.

Il modello avrà bisogno di dati estratti da ampie banche dati per imparare ‘a ragionare’ sui problemi legati alla diagnosi e alla terapia della leucemia mieloide acuta. In un’ipotetica applicazione clinica poi si potranno utilizzare i dati del singolo paziente per simulare, per esempio, la sua risposta a terapie diverse”.

 

Quali sono le prospettive future del progetto Virtual twins for personalized medicine in myeloid neoplasms?

“Nei prossimi 3 anni ci dedicheremo alla definizione di un modello sperimentale nella speranza di passare poi, insieme al gruppo GIMEMA, a una fase di progettazione di un medical device ovvero un dispositivo medico approvato per l’uso clinico”.