Salute 28 Ottobre 2025 13:15

Cancro al seno, un algoritmo predice la risposta alle terapie neoadiuvanti

Un nuovo modello predittivo sviluppato dall’Azienda ospedaliero-universitaria pisana e dall’Università di Pisa apre la strada a cure più efficaci e personalizzate per il tumore al seno Her2-positivo

di Isabella Faggiano
Cancro al seno, un algoritmo predice la risposta alle terapie neoadiuvanti

Si chiama Mtcclin ed è un modello predittivo in grado di stimare con grande precisione la risposta delle pazienti alle terapie neoadiuvanti per il tumore Her2-positivo, una delle varianti più aggressive e diffuse del cancro al seno. L’algoritmo è frutto della collaborazione tra clinici e ricercatori dell’Aoup e dell’Università di Pisa. Sebbene l’Her2-positivo sia noto per la sua sensibilità ai farmaci a bersaglio molecolare, non tutte le pazienti ottengono una risposta completa alle cure. La difficoltà principale risiede nella possibilità limitata di indirizzare i trattamenti in modo estremamente mirato. L’algoritmo Mtcclin si è rivelato uno strumento altamente affidabile, capace di prevedere chi avrebbe beneficiato pienamente della terapia e chi, invece, avrebbe avuto una risposta parziale. Il modello predittivo, descritto nello studio, pubblicato su The European Journal of Cancer e finanziato anche con fondi Pnrr, dimostra come la tecnologia possa orientare le scelte terapeutiche verso risultati ottimali.

Accuratezza elevata e predizione del rischio di recidiva

L’algoritmo è stato applicato a un ampio gruppo di pazienti trattate con terapia anti-Her2. I risultati, come spiegato dall’Aoup, hanno mostrato percentuali di sensibilità e specificità molto elevate, soprattutto in sottogruppi di pazienti a basso stadio, nei quali la capacità di previsione è risultata massima. Non solo: il modello ha dimostrato di poter stimare anche il rischio di recidiva della malattia a distanza di tre e cinque anni, con valori di accuratezza prossimi al 100%. Questo apre scenari importanti per la medicina di precisione, consentendo di personalizzare ulteriormente i percorsi terapeutici, ridurre trattamenti inutili e ottimizzare le probabilità di successo.

Verso cure sempre più personalizzate

Il lavoro è stato condotto sotto la guida di Cristian Scatena, dell’unità operativa Anatomia Patologica 1 e associato di Anatomia Patologica dell’Università di Pisa, insieme a un team multidisciplinare di ricerca. Lo sviluppo di Mtcclin rappresenta un passo avanti significativo verso la personalizzazione delle cure oncologiche, fornendo ai medici uno strumento concreto per orientare le decisioni cliniche in base alle caratteristiche individuali delle pazienti. Secondo i ricercatori, l’implementazione di modelli predittivi come Mtcclin potrebbe diventare uno standard nella gestione dell’Her2-positivo, migliorando la qualità di vita delle pazienti e riducendo il rischio di recidiva grazie a trattamenti più mirati ed efficaci.


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