La Fondazione Irccs Istituto Nazionale dei Tumori di Milano è capofila del progetto internazionale di ricerca I³LUNG finanziato con 10 milioni di euro dall’UE nell’ambito del Programma Quadro Horizon Europe per il periodo 2021-2027 con l’obiettivo di individuare, grazie all’intelligenza artificiale, un insieme di marcatori che possano guidare l’uso dell’immunoterapia e renderla più efficace.
Il carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC) è il tumore del polmone più frequente. Ai pazienti che non possono accedere alle terapie target si propone l’immunoterapia, che però non è efficace in tutti i casi.
Il progetto I³LUNG intende individuare diversi possibili biomarcatori per personalizzare l’immunoterapia e renderla così più efficace.
«I risultati degli studi sull’immunoterapia nel NSCLC hanno iniziato a emergere nel 2013 e nel 2015 sono arrivate le prime approvazioni da parte delle autorità regolatorie, prima per la seconda linea di trattamento e successivamente anche per la prima linea», spiega Arsela Prelaj, medico oncologo, ricercatrice dell’Irccs e coordinatrice del progetto.
«Negli anni si sono avvicendate molte ricerche, che hanno individuato diversi biomarcatori clinici, biochimici e biomolecolari di risposta all’immunoterapia, tra questi è stato scelto PD-L1, una proteina espressa nella superficie tumorale, con cui ora si stratificano i pazienti e si sceglie il trattamento».
Il problema, però, è che questo biomarcatore, approvato perché il migliore tra quelli individuati, non è perfetto.
«In Italia, l’approccio terapeutico attuale prevede che i soggetti con PD-L1 elevato possano accedere all’immunoterapia da sola, mentre quelli con PD-L1 basso accedono all’immunoterapia associata a chemioterapia», prosegue Prelaj. «Esiste, però, una percentuale di pazienti con livelli bassi che risponde ugualmente bene all’immunoterapia da sola».
Da qui l’idea della dott.ssa Prelaj che si possa arrivare a una migliore profilazione molecolare del paziente con più biomarcatori, da individuare analizzando i dati clinici, in parte già disponibili e in parte ancora da raccogliere, anche con l’uso dell’intelligenza artificiale, molto più efficiente dei metodi convenzionali nell’individuare correlazioni e informazioni salienti, magari sfuggite finora all’attenzione dei ricercatori.
È nato così il progetto di ricerca I³LUNG, che vede la partecipazione di sedici partner internazionali.
«Il disegno dello studio prevede sia la raccolta di dati retrospettivi degli ultimi 10 anni, relativi a circa 2000 pazienti, sia la definizione di una coorte prospettica con circa 200 pazienti, afferenti a sei centri clinici che vengono profilati sotto tutti gli aspetti: marcatori sanguigni, microbiota intestinale, sistema immunitario, trascrittoma e genoma.
Abbiamo sviluppato la prima versione della piattaforma informatica entro la quale verranno depositati i dati retrospettivi, prevedibilmente entro maggio, poi si passerà ai prospettici».
L’obiettivo è riuscire a sviluppare, con questi dati omici e real world, algoritmi decisionali che consentano una reale personalizzazione delle cure oncologiche per NSCLC.
Il progetto prevede anche il coinvolgimento del paziente nelle scelte terapeutiche.
«Chiamiamo questi strumenti tool co-decisionali», conclude Prelaj. «Essi permettono di considerare le preferenze delle persone che riceveranno i trattamenti, personalizzando al massimo le scelte terapeutiche, considerando anche i rischi di eventi avversi connessi ai trattamenti, facilitando l’implementazione di questi strumenti nella pratica clinica».
