In Italia nel 2020 sono stati stimati circa 41mila nuovi casi di tumore al polmone di cui 27.550 uomini. La neoplasia è la seconda più frequente nel genere maschile (il 14% di tutti i tumori) e la terza nelle donne (7%). Inoltre, il tumore al polmone è tra i tumori contro cui la clinica ha armi meno efficaci: è primo per causa di morte negli uomini, secondo nelle donne. Ad aggravare il dato pesano, poi, la predominanza di diagnosi tardive e il perdurare di stili di vita scorretti (il tabagismo soprattutto che causa mediamente oltre il 75% dei tumori polmonari).

Oltre che sulla prevenzione però bisogna lavorare anche sulle possibilità di recidiva. Ed è quanto si propone il progetto europeo Miracle (A Machine learning approach to Identify patients with Resected  non-small-cell lung cancer with high risk of reLapsE) che ha l’obiettivo di individuare i pazienti a rischio di recidiva utilizzando modelli di intelligenza artificiale per integrare tra loro differenti marcatori e ottenere, così, indicazioni più precise rispetto a quali pazienti, trattati chirurgicamente per un tumore al polmone, andranno incontro a recidive.

Il progetto, coordinato dall’Istituto Romagnolo per lo studio dei Tumori Dino Amadori Irst Irccs, avrà durata triennale e sarà svolto in collaborazione con il Vall D’Hebron Institute di Barcellona (Spagna), il Centro Ospedaliero-Universitario di Tolosa (Francia), l’Università di Lipsia (Germania), l’Università di Costa Azzurra (Francia).

L’analisi delle immagini diagnostiche

In uno stadio precoce, i tumori polmonari sono solitamente trattati con chirurgia curativa ma, entro due anni dall’intervento, circa il 50% dei pazienti subisce una recidiva di malattia. Al momento, l’unico elemento a disposizione dei clinici per predire il rischio di ricaduta dopo l’intervento, è la diagnosi dello stadio di malattia.

Per questo, poter disporre di altri fattori in grado di identificare i pazienti a prognosi peggiore, che potrebbero essere seguiti con un follow up più ristretto o trarre benefici da una terapia adiuvante contro il rischio di recidiva, potrebbe svolgere un ruolo fondamentale in termini di sopravvivenza e qualità di vita. Il progetto è tra i 22 studi finanziati (sui 204 presentati) da Era PerMed, un bando internazionale sostenuto dalla Commissione Europea. Miracle riceverà quasi 1,5 milioni di euro.

“Lo studio – spiega Paola Ulivi, coordinatrice della Translational Oncology Unit del laboratorio di Bioscienze e Principal Investigator del progetto – verrà condotto su una doppia casistica: una retrospettiva, arruolata nell’ambito di una ricerca in corso tra Irst Irccs e l’istituto spagnolo di Barcellona – già selezionato per finanziamento nell’ambito di un’altra call europea – e una casistica prospettica che sarà arruolata durante il corso dello studio. Sulla prima sarà costruito e studiato il modello che verrà validato sulla seconda. Il progetto prevede anche l’approfondimento e la trattazione di innovative tematiche etiche volte ad approfondire, tra le altre, l’impatto sia sul paziente sia sul medico dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella pratica clinica”.

Lo studio si proponga di analizzare una serie di marcatori biologici, clinici e radiomici (l’analisi delle immagini diagnostiche sfruttando computer e algoritmi) e di verificare se la loro integrazione, mediante l’utilizzo di modelli di Intelligenza Artificiale, possa permettere di identificare con accuratezza i pazienti a maggior rischio. Al progetto interdisciplinare collabora anche la Chirurgia Toracica dell’Ausl Romagna.