Un modello basato sull’intelligenza artificiale che anticipa come le cellule risponderanno ai farmaci aiuter\u00e0 a trovare terapie pi\u00f9 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 \u00e8 di interesse perch\u00e9 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 \u00e8 pi\u00f9 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 novit\u00e0 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 gi\u00e0 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 abilit\u00e0 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 \u00abtraining\u00bb. 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 \u00e8 stato deciso di testare le capacit\u00e0 dell’IA in uno scenario clinicamente rilevante, per trovare la combinazione di farmaci pi\u00f9 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 gi\u00e0 approvati o in fase avanzata di sperimentazione clinica, e ha definito correttamente come pi\u00f9 appropriati tre farmaci che erano stati effettivamente dati alle pazienti, e che si erano rivelati efficaci. Ha inoltre suggerito tre composti pi\u00f9 efficaci rispetto alla terapia standard, che gli scienziati hanno poi testato sui campioni cellulari e che i pazienti hanno quindi ricevuto. Il modello \u00e8 ancora un prototipo e, come tale, andr\u00e0 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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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