Salute 8 Aprile 2025 15:42

Tumori: a ogni paziente il suo “gemello digitale”, via a progetto di ricerca di Humanitas

L'Humanitas ha lanciato un progetto tutto italiano che mira a sviluppare Digital Twin, attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale, per supportare le decisioni cliniche e accelerare la ricerca in oncologia
Tumori: a ogni paziente il suo “gemello digitale”, via a progetto di ricerca di Humanitas

Rivoluzionare il trattamento dei tumori rari e, in prospettiva, di tutti i tumori attraverso l’implementazione di gemelli digitali e Intelligenza Artificiale generativa: è questo l’obiettivo del progetto Digital Twin di Humanitas, che si è appena aggiudicato un finanziamento di 3 milioni di euro dal programma FISA del ministero dell’Università e della Ricerca. Digital Twin è frutto della partnership tra IRCCS Istituto Clinico Humanitas e Humanitas University. “Il progetto rappresenta un’opportunità unica per migliorare la comprensione e il trattamento dei tumori rari, patologie di complessa gestione clinica”, afferma Matteo Della Porta, responsabile Leucemie dell’IRCCS Istituto Clinico Humanitas e docente di Humanitas University, che guiderà la ricerca.

Dalla medicina personalizzata una strategia per migliorare cure e diagnosi

I tumori rari, definiti come quelli che colpiscono meno di 6 persone su 100.000 all’anno, rappresentano circa il 25% di tutte le neoplasie. “La scarsità di dati clinici e la difficoltà di condurre studi su larga scala rendono queste patologie particolarmente complesse da trattare in modo standardizzato”, dice Della Porta. “La medicina personalizzata, basata sull’analisi dei dati specifici del paziente, offre una strategia promettente per migliorare la diagnosi e la cura dei tumori rari”, aggiunge. Per questo motivo, le patologie oncologiche rare – come leucemie e mielodisplasie – sono il primo target del progetto Digital Twin che però punta a sviluppare modelli predittivi di Medicina Personalizzata applicabili in modo trasversale anche ad altre patologie umane complesse, a partire dai tumori solidi.

Gemelli digitali: rappresentazioni virtuali per la medicina di precisione

I gemelli digitali costituiscono rappresentazioni virtuali dei pazienti, generate dall’analisi di dati multimodali: dati clinici, genomici, immagini mediche, trattamenti e risultati. Questi modelli consentono di simulare l’evoluzione della malattia e di prevedere la risposta ai trattamenti in ogni paziente, personalizzando le cure in base alle caratteristiche individuali. L’accuratezza delle simulazioni dipende non solo dagli algoritmi utilizzati, ma innanzitutto dalla qualità e dalla completezza dei dati inclusi nel modello. Il progetto Digital Twin di Humanitas mira a sviluppare modelli di gemelli digitali per supportare le decisioni cliniche e accelerare la ricerca tramite l’uso di algoritmi di Intelligenza Artificiale generativa.

Il progetto prevede anche lo sviluppo di un “gemello digitale umano interconnesso”

Questi modelli consentono ai medici di simulare scenari terapeutici e di selezionare il trattamento più appropriato. Il progetto prevede anche lo sviluppo di un “gemello digitale umano interconnesso“, che integra dati da diverse fonti per monitorare l’evoluzione della malattia nel tempo. “L’innovazione tecnologica è fondamentale per offrire ai pazienti oncologici le migliori opzioni terapeutiche possibili”, afferma Armando Santoro, direttore del Cancer Center di Humanitas. “Il progetto Digital Twin rappresenta un passo avanti significativo in questa direzione. Siamo di fronte – aggiunge – a una rivoluzione che potrà portare benefici ai tanti malati oncologici. Non solo, ma l’utilizzo dei gemelli digitali può accelerare la ricerca clinica, riducendo i tempi di sviluppo di nuovi farmaci”.

L’Intelligenza artificiale come partner per esplorare nuove frontiere

Un approccio reso possibile solo dall’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 – afferma 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”, aggiunge.

 

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