Tumore del seno: l’IA sa prevedere i trattamenti più efficaci?

Un modello basato sull’intelligenza artificiale che anticipa come le cellule risponderanno ai farmaci aiuterà a trovare terapie più efficaci e mirate contro il tumore del seno triplo negativo, una forma aggressiva di tumore al seno che rappresenta circa il 15% di tutte le nuove diagnosi di cancro alla mammella. La scoperta descritta su Nature è di interesse perché le cellule di questo tipo di tumore sono prive dei tre principali bersagli molecolari (ormonali o proteici) per cui disponiamo di trattamenti mirati. Per questo motivo è più facile che questa forma di cancro sviluppi resistenza alle terapie. Un gruppo di scienziati della Westlake University di Hangzhou, in Cina, ha lavorato per sviluppare un modello virtuale che simuli come evolvono nel tempo le cellule di tumore del seno. La novità rispetto al passato sta proprio nel tentativo di catturare un’evoluzione in atto e non soltanto una situazione statica delle cellule maligne. Gli scienziati hanno addestrato un modello di AI sui dati relativi a 18 linee cellulari di tumore del seno (16 delle quali, di tumore del seno triplo negativo). Hanno trattato le cellule con 63 farmaci antitumorali già approvati dalla FDA e valutato come oltre 5.500 gruppi di proteine espresse dalle cellule tumorali avevano reagito alle varie terapie a 6, 24 o 48 ore dalla somministrazione dei farmaci. Dopo questo addestramento, il modello ha imparato a prevedere gli effetti dei farmaci sulle cellule di tumore del seno triplo negativo e a capire quali proteine contribuivano alla resistenza ai farmaci. Le sue abilità si sono estese a farmaci non noti: l’IA ha raggiunto infatti l’88% di accuratezza nel prevedere la risposta cellulare a 81 farmaci non inclusi nel «training». Quando gli scienziati l’hanno testato sulle biopsie di tumori di 501 pazienti che stavano per iniziare la chemio, il modello ha correttamente previsto il risultato clinico dei farmaci che avrebbero assunto. A questo punto è stato deciso di testare le capacità dell’IA in uno scenario clinicamente rilevante, per trovare la combinazione di farmaci più promettenti per trattare tre pazienti con tumore del seno triplo negativo, sulla base di campioni dei loro tumori prelevati e tenuti in laboratorio. L’IA ha scandagliato tra 3.000 farmaci già approvati o in fase avanzata di sperimentazione clinica, e ha definito correttamente come più appropriati tre farmaci che erano stati effettivamente dati alle pazienti, e che si erano rivelati efficaci. Ha inoltre suggerito tre composti più efficaci rispetto alla terapia standard, che gli scienziati hanno poi testato sui campioni cellulari e che i pazienti hanno quindi ricevuto. Il modello è ancora un prototipo e, come tale, andrà migliorato, per esempio studiando – in prospettiva – se le raccomandazioni che fornisce sono valide nel lungo periodo, e includendo nell’addestramento anche farmaci immunoterapici, finora non considerati nello studio.