Gemelli digitali e intelligenza artificiale generativa per rivoluzionare il trattamento dei tumori rari e, in prospettiva, di tutti i tumori. È l’obiettivo del progetto Digital Twin di Humanitas, che si è aggiudicato un finanziamento di 3 milioni di euro dal programma Fisa del ministero dell’Università e della Ricerca.

Nato dalla partnership tra tra Irccs Istituto Clinico Humanitas – primo policlinico in Italia a essersi dotato di un Ai Center – e Humanitas University, lo studio verrà guidato dal prof. Matteo Della Porta, responsabile Leucemie dell’Irccs Istituto Clinico Humanitas e docente di Humanitas University.

Il 25% delle neoplasie è rappresentato dai tumori rari

Colpiscono meno di sei persone su 100mila all’anno ma rappresentano il 25% di tutte le neoplasie. I tumori rari sono «particolarmente complessi da trattare in modo standardizzato», ha osservato Della Porta. Una soluzione potrebbe essere rappresentata dalla medicina personalizzata, «basata sull’analisi dei dati specifici del paziente, offre una strategia promettente per migliorare la diagnosi e la cura dei tumori rari».

Ecco perché le patologie oncologiche rare sono il primo ambito di applicazione del progetto Digital Twin, che si pone l’obiettivo di sviluppare modelli predittivi avanzati di medicina personalizzata che possano essere estesi, in modo trasversale, anche ad altre patologie complesse dell’uomo, a partire dai tumori solidi.

Digital twin, rappresentazioni virtuali per la medicina di precisione

Ma cosa sono i gemelli digitali? Si tratta di modelli virtuali dei pazienti, costruiti a partire dall’integrazione di dati multimodali quali informazioni cliniche, genomiche, immagini mediche, trattamenti effettuati e relativi esiti. Queste riproduzioni digitali permettono di simulare l’evoluzione di una malattia e di prevedere, in modo personalizzato, la risposta ai diversi interventi terapeutici, adattando le cure alle caratteristiche uniche di ogni individuo.

Il progetto Digital Twin di Humanitas si propone di sviluppare modelli di gemelli digitali a supporto delle decisioni cliniche e della ricerca, sfruttando il potenziale dell’intelligenza artificiale generativa. Attraverso questi modelli, i medici possono simulare diversi scenari terapeutici e identificare il trattamento più adatto per ciascun paziente, ottimizzando l’efficacia delle cure.

Il progetto prevede inoltre la creazione di un “gemello digitale umano interconnesso”, capace di integrare dati provenienti da molteplici fonti per monitorare in modo dinamico e continuo l’evoluzione della malattia nel tempo.

Non solo: l’utilizzo di gemelli digitali «può accelerare la ricerca clinica, riducendo i tempi di sviluppo di nuovi farmaci», ha aggiunto Armando Santoro, Direttore del Cancer Center di Humanitas. Come? Con l’integrazione tra competenze diverse. «L’ intelligenza artificiale non è solo uno strumento, ma un partner che ci permette di esplorare nuove frontiere nella medicina personalizzata – ha commentato Victor Savevski, Chief Innovation Officer and Direttore di Humanitas Ai Center – Con implicazioni importanti: evitare ai pazienti trattamenti inefficaci e ridurre i costi sanitari a lungo termine».

Un percorso iniziato nel 2021

Il progetto si inserisce all’interno di un percorso consolidato di competenze sviluppate da Humanitas e dal suo Ai Center. Dal 2021, Della Porta coordina a livello clinico il progetto GenoMed4All, finanziato dalla Commissione Europea nell’ambito del programma Horizon 2020, con l’obiettivo di trasformare la diagnosi e il trattamento delle malattie ematologiche attraverso l’intelligenza artificiale.

Il progetto, che coinvolge 23 partner a livello europeo, ha già raggiunto risultati significativi: è stato sviluppato un modello che include variabili come età e sesso per calcolare il rischio di patologie ematologiche gravi; è stato validato un algoritmo in grado di prevedere l’evoluzione della leucemia, aprendo nuove prospettive per terapie sempre più mirate; infine, è stato realizzato un sistema per individuare il momento ottimale per il trapianto di midollo osseo, aumentando le probabilità di successo dell’intervento.