Lo strumento, validato anche su una coorte italiana, potrebbe rendere sempre più concreta la medicina di precisione in oncoematologia pediatrica
Individuare, fin dalla diagnosi, i bambini con leucemia che avranno bisogno di cure più intensive è una delle principali sfide dell’oncoematologia pediatrica. Oggi questa possibilità potrebbe essere più vicina grazie all’intelligenza artificiale. Un gruppo internazionale di ricercatori coordinato dall’Università di Würzburg, con il contributo della Fondazione Tettamanti, ha sviluppato clinTALL, un software di machine learning capace di riconoscere automaticamente i sottotipi della leucemia linfoblastica acuta a cellule T (T-ALL) e di stimare, per ogni paziente, il rischio di sviluppare complicanze come recidiva, mancata risposta alla terapia iniziale o comparsa di un secondo tumore. I risultati dello studio sono stati pubblicati sulla rivista Genome Medicine.
Una malattia complessa, con 17 sottotipi diversi
La leucemia linfoblastica acuta a cellule T è una forma aggressiva di tumore del sangue che rappresenta circa il 15% delle leucemie acute pediatriche. Negli ultimi anni la ricerca ha identificato 17 sottotipi molecolari, ciascuno caratterizzato da specifiche alterazioni genetiche e da una diversa risposta alle terapie. Trasformare queste informazioni in uno strumento realmente utile per la pratica clinica, però, è sempre stato difficile. È proprio da questa esigenza che nasce clinTALL, progettato per integrare in un unico algoritmo dati clinici, genomici e di espressione genica e trasformarli in indicazioni utili per il medico.
Oltre 2mila variabili analizzate per ogni paziente
Per sviluppare il software i ricercatori hanno addestrato il modello utilizzando i dati di 1.309 bambini con T-ALL. L’algoritmo analizza contemporaneamente oltre 2mila variabili, comprendenti parametri clinici, alterazioni genomiche e profili di espressione genica, riuscendo a costruire una sorta di “identikit biologico” della malattia. Il risultato è un sistema che riconosce automaticamente il sottotipo corretto della leucemia in oltre il 90% dei casi, superando le prestazioni dei software oggi disponibili.
Non solo diagnosi: il software stima il rischio di recidiva
L’aspetto più innovativo di clinTALL è la capacità di andare oltre la semplice classificazione della malattia. Il software calcola infatti il rischio individuale di eventi clinici specifici, come la recidiva, il fallimento della terapia di induzione, la comparsa di un secondo tumore e altri esiti sfavorevoli, offrendo ai medici uno strumento aggiuntivo per personalizzare le strategie terapeutiche fin dall’esordio della malattia. Tra i risultati più significativi emerge la capacità di prevedere con elevata accuratezza il fallimento della terapia iniziale, cioè i casi in cui il bambino non raggiunge la remissione dopo il primo ciclo di trattamento. Promettenti anche le prestazioni nella previsione del rischio di un secondo tumore, mentre la capacità di identificare le future recidive, pur più contenuta, permette comunque di distinguere gruppi di pazienti con prognosi differenti.
La conferma arriva anche dai bambini italiani
Uno degli aspetti più interessanti dello studio riguarda la validazione del modello nella pratica clinica. I ricercatori del Centro Tettamanti hanno infatti testato clinTALL su una coorte indipendente di 120 pazienti italiani, utilizzando le analisi di espressione genica che il Centro esegue dal 2022 su tutti i bambini con T-ALL diagnosticati nei centri della rete AIEOP. L’accuratezza del sistema è stata confermata anche quando non era disponibile un profilo genomico completo del paziente, una situazione frequente nella pratica clinica quotidiana. Il Centro Tettamanti, inoltre, esegue ogni anno le indagini genetiche per oltre 400 bambini e adolescenti con diagnosi di leucemia linfoblastica acuta seguiti nei centri italiani AIEOP e partecipa a una task force europea dedicata alla ricerca sulla T-ALL.
“Uno strumento pensato per essere utilizzato nella pratica clinica”
Secondo Giovanni Cazzaniga, docente di Genetica medica all’Università degli Studi di Milano-Bicocca e responsabile dell’Unità di Ricerca genetica della leucemia del Centro Tettamanti, il principale punto di forza di clinTALL è proprio la sua trasferibilità nella pratica clinica. “Uno degli aspetti più interessanti di clinTALL è che funziona bene anche quando non si dispone di un profilo genomico completo del paziente, come accade nella pratica clinica quotidiana. È uno strumento pensato per essere realmente utilizzabile e non solo in un contesto di ricerca. È accessibile gratuitamente e non richiede competenze informatiche avanzate, facilitandone l’adozione anche al di fuori dei grandi centri di ricerca -spiega Cazzaniga -. Strumenti come questo ci avvicinano a una stratificazione del rischio più precisa e a una medicina sempre più personalizzata per i bambini con leucemia linfoblastica acuta a cellule T”.
Un aiuto alle decisioni cliniche
Lo studio ha confrontato clinTALL anche con alcuni dei principali software oggi utilizzati per classificare la T-ALL, dimostrando prestazioni complessivamente superiori e, soprattutto, la capacità di integrare in un’unica piattaforma la classificazione molecolare e la previsione dell’evoluzione clinica della malattia. Gli autori sottolineano che l’obiettivo non è sostituire il giudizio del medico, ma offrire uno strumento di supporto in grado di integrare rapidamente una grande quantità di informazioni biologiche e cliniche per aiutare a identificare, già al momento della diagnosi, i bambini che potrebbero beneficiare di trattamenti più intensivi o, al contrario, evitare terapie inutilmente aggressive nei pazienti con prognosi più favorevole. Il software è stato reso liberamente disponibile alla comunità scientifica e potrà essere ulteriormente migliorato grazie all’integrazione di nuovi dati clinici e genomici. La partecipazione della Fondazione Tettamanti, dell’Università di Milano-Bicocca e della rete AIEOP conferma inoltre il contributo della ricerca italiana allo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale destinati a rendere sempre più concreta la medicina di precisione nella cura delle leucemie pediatriche
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