Curare il cancro con le terapie mirate e l'intelligenza artificiale

Non più per sede anatomica ma per caratteristica molecolare. I tumori, in futuro, saranno curati sempre di più tramite questo approccio. Ad individuare le mutazioni da "colpire" ci penserà l'intelligenza artificiale applicata alle immagini del tessuto tumorale. Una visione futuristica -ma non troppo- illustrata durante il congresso dell'European Society for Clinical Oncology con gli studi pionieristici ROME e GigaPath.

COME SI CURANO I TUMORI?

Ad oggi curare un tumore significa integrare più strategie di intervento. Oltre alla chirurgia quando è possibile, i principali approcci prevedono l'utilizzo di radioterapia, chemioterapia, terapie target e immunoterapia. Decidere quale cura somministrare dipende essenzialmente dalla tipologia di tumore, dallo stadio di sviluppo e dalle caratteristiche molecolari. 

ALLA RICERCA DELLE MUTAZIONI

In questi anni, complice la capacità di analizzare il Dna della malattia, per alcune forme tumorali sono stati sviluppati farmaci a bersaglio molecolare in grado di colpire selettivamente le cellule malate risparmiando quelle sane. Il tumore al polmone e il melanoma, ad esempio, hanno beneficiato enormemente di questo approccio. Ad oggi si calcola che circa il 15-20% di tutti i tumori presentino mutazioni che possono essere colpite grazie alle terapie target. 

LO STUDIO ROME

Partendo da questo presupposto sono stati sviluppati degli studi come ROME. Obiettivo del trial clinico era valutare se l’uso di terapie mirate, basate sulle caratteristiche genetiche specifiche del tumore, potesse offrire un vantaggio significativo rispetto alle cure standard nei pazienti con tumori solidi metastatici. In particolare, il trial mirava a verificare la fattibilità, l’efficacia e la sicurezza di questo approccio personalizzato nei pazienti con mutazioni "bersagliabili" identificate tramite una profilazione genomica completa pari. Un approccio completamente diverso rispetto alla pratica clinica odierna dove vengono ricercate mediamente 8-10 mutazioni specifiche.

Lo studio ha coinvolto 1794 pazienti già pretrattati con altre terapie provenienti da 40 centri italiani. Tra questi, grazie all'analisi del Dna del tumore, circa il 22% presentava mutazioni "colpibili" con farmaci già in commercio. Partendo da queste caratteristiche i pazienti sono stati assegnati casualmente a ricevere una terapia mirata, scelta da un gruppo di esperti (il molecular tumor board) in base alla loro mutazione genetica, o una terapia standard. Dalle analisi, presentate ad ESMO dal professor Andrea Botticelli dell'AOU Policlinico Umberto I di Roma, che la terapia a bersaglio molecolare e l'immunoterapia, se guidati dai test genetici e dal molecular tumor board, sono risultate superiori alla terapia oncologica standard, indipendentemente dal tipo di neoplasia. Un risultato importante che dimostra chiaramente l'utilità di una profilazione molecolare nell'orientare le terapie.

LE DIFFICOLTÀ NELLA PRATICA CLINICA

Quanto fatto nel trial ROME non rappresenta però la pratica clinica corrente. Anzi. La profilazione genomica completa è una procedura costosa e non sempre accessibile in tutti i centri oncologici, specialmente nei contesti con risorse limitate. Non tutti gli ospedali dispongono della tecnologia necessaria o delle competenze per eseguire questi test, limitando l'accesso ai pazienti. Non solo, le linee guida attuali suggeriscono la profilazione genetica solo in specifici contesti clinici, solitamente quando il tumore è avanzato o metastatico e quando ci sono opzioni di trattamento mirate disponibili. Per molti tumori, soprattutto nelle fasi iniziali o per tipi meno comuni, la profilazione genetica dunque non è ancora standard di cura. Addirittura esistono casi limite (lo abbiamo raccontato in questo nostro articolo) in cui non viene nemmeno effettuata l'immunoistochimica, ovvero quell'esame del vetrino con il tessuto tumorale utile a ricercare, ad esempio, la presenza di alcuni recettori come quelli ormonali presenti nei tumori del seno. Un'indicazione essenziale per orientare le terapie. 

L'AI APPLICATA ALLE IMMAGINI: GIGAPATH

Per cercare di colmare almeno in parte il gap di accesso ai test di profilazione molecolare un aiuto potrebbe arrivare dall'intelligenza artificiale. Ad ESMO sono stati presentati i primi risultati di GigaPath, un modello di intelligenza artificiale (realizzato da un team di ricercatori internazionali guidato dall'italiano Carlo Bifulco) sviluppato per analizzare le immagini dei campioni di tessuto tumorale e predire la presenza di mutazioni genetiche, migliorando l'identificazione dei pazienti che potrebbero beneficiare di trattamenti specifici. Addestrato su oltre un miliardo di immagini da campioni di tumore di oltre 30 mila persone, GigaPath si è dimostrato in grado di riconoscere schemi complessi nei tessuti, spesso invisibili all'occhio umano. I test hanno dimostrato che GigaPath ha superato altre tecnologie nel predire le mutazioni in vari tipi di tumore, inclusi il carcinoma polmonare e altri tumori solidi. Nel tumore del polmone ha mostrato addirittura un'accuratezza superiore rispetto ai metodi concorrenti e una migliore capacità di predire il carico mutazionale, un dato fondamentale per decidere l’uso dell’immunoterapia. Un risultato che indica la possibilità di verificare la presenza di determinate caratteristiche solo attraverso l'immagine ad alta definizione del tessuto tumorale. Secondo gli addetti ai lavori questa tecnologia potrebbe rivoluzionare a 360 gradi l'approccio al cancro rendendo la medicina di precisione più accessibile e integrata nella pratica clinica quotidiana.