Le immunoterapie contro il cancro sono tra le terapie più costose disponibili, con una spesa globale di 150 miliardi di dollari anno, ma per molti pazienti non funzionano bene.

Negli ultimi anni,l’esplosione di AI , DL, ML  e il nuovo sottocampo di TrustworthyAI – AI “affidabile” ha creato una eccitante opportunità di utilizzare un nuovo set di strumenti per valutare la grande quantità di dati generati da studi clinici e ricerche traslazionali.

Un algoritmo di apprendimento automatico analizza vaste reti di geni e predice quali pazienti avranno più probabilità di beneficiare dei nuovi farmaci immunoterapici contro il cancro

I risultati di uno studio condotto da GE HealthCare Technologies e Vanderbilt University Medical Center hanno dimostrato che l’uso dell’IA può prevedere le risposte dei pazienti con una precisione del 70-80%.

I risultati sono stati pubblicati di recente sul Journal of Clinical Oncology Clinical Cancer Informatics.

Lo studio ha usato un’analisi retrospettiva delle risposte al trattamento dell’immunoterapia da migliaia dei pazienti del cancro del centro medico e le ha correlate basate sui dati demografici, genomici, del tumore, cellulari, proteomic e di rappresentazione.

I modelli di intelligenza artificiale sono stati progettati per predire l’efficacia di determinate immunoterapie e la probabilità che un singolo paziente sviluppi una reazione avversa.

Le immunoterapie del cancro possono assumere diverse forme, tra cui terapie a cellule CAR-T, inibitori del checkpoint e anticorpi monoclonali. CAR-T sono il più recente — e più promettente — ma sono anche dotati di prezzi molto elevati.

Uno studio del 2019 sulla rivista Blood ha rilevato che il costo totale medio del trattamento CAR-T (41 giorni prima di 154 giorni dopo l’indice CAR-T) per linfoma non-Hodgkin a cellule B recidivate/ refrattarie (r/ r) è stato di $ 618.100.

L’utilizzo dell’IA per prevedere la risposta al trattamento potrebbe avere un impatto serio sul trattamento del cancro. Secondo l’Agenzia Internazionale per la Ricerca sul Cancro dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, entro il 2050 il numero di persone affette da cancro in tutto il mondo dovrebbe superare i 35 milioni rispetto ai 20 milioni nel 2022.

GE HealthCare sta valutando i piani per commercializzare i modelli di IA in quanto potrebbero essere utilizzati sia in un ambiente clinico e per gli sviluppi dei trattamenti futuri.

“Puntiamo a collaborare con aziende farmaceutiche, ricercatori e medici per ottimizzare e, in ultima analisi, applicare i modelli AI nello sviluppo della terapia e nella pratica clinica,” Jan Wolber, Global Product Leader – Digital presso GE HealthCare Pharmaceu.

in Italia parallellamente anche l’Istituto Mario Negri parte del consorzio I3LUNG, insieme a 16 partner italiani edeuropei. Il consorzio, in risposta ad un bando Europeo Horizon, svilupperà un progetto di ricerca che andrà avanti sino al 2027 e mira a creare uno strumento all’avanguardia per aiutare sia i medici che i pazienti affetti da tumore ai polmoni nella scelta del miglior piano di trattamento terapeutico, personalizzato sulle esigenze specifiche e la situazione di ogni singolo paziente.