Salute 30 Luglio 2025 15:42

Tumore al seno: studio IRE dimostra l’importanza dei dati “real world” e dell’IA

Uno studio multicentrico ha dimostrato l'importanza dell'utilizzo dei dati "real world" e dell'implementazione del machine learning e dell'Intelligenza artificiale nell'adeguare le dosi dei farmaci nella chemioterapia neoadiuvante nel tumore al seno
Tumore al seno: studio IRE dimostra l’importanza dei dati “real world” e dell’IA

Uno studio multicentrico coordinato da ricercatori dell’Istituto nazionale tumori Regina Elena (Ifo) ha dimostrato l’importanza dell’utilizzo dei dati “real world”, quelli raccolti durante la pratica clinica e non in contesti sperimentali, e dell’implementazione del machine learning e dell’Intelligenza artificiale (IA) nell’adeguare le dosi dei farmaci nella chemioterapia neoadiuvante nel tumore al seno. Il lavoro, pubblicato sulla rivista Esmo Real World Data and Digital Oncology, ha analizzato i dati real world di oltre 750 pazienti affette da carcinoma mammario in fase precoce, trattate in otto centri oncologici distribuiti in sette Paesi europei e nel Regno Unito, aderenti al consorzio DigiCore.

L’impatto dell’intensità della chemioterapia nel tumore al seno triplo negativo

Al centro della ricerca, l’impatto dell’intensità di dose del paclitaxel, un farmaco cardine nella chemioterapia neoadiuvante. I risultati evidenziano che, nel tumore al seno triplo negativo, una significativa riduzione della dose è associata a un minore tasso di risposta patologica completa e quindi a un possibile aumento del rischio di recidiva. Un effetto non osservato, invece, nelle pazienti con tumore HER2-positivo. “Questo studio conferma quanto sia cruciale mantenere una dose adeguata di paclitaxel per ottimizzare le possibilità di risposta completa e la sopravvivenza delle pazienti”, spiega Patrizia Vici, responsabile della Uosd Sperimentazioni di Fase IV Ire.

Il valore dell’utilizzo di tecniche avanzate di machine learning

L’iniziativa ha anche avuto un forte valore formativo e di innovazione metodologica, offrendo a giovani ricercatori l’opportunità di partecipare a una rete collaborativa europea. L’utilizzo di tecniche avanzate di machine learning ha permesso di ottenere risposte clinicamente rilevanti da dati raccolti nella pratica clinica quotidiana, al di fuori dei contesti altamente selettivi dei trial randomizzati.
“Questo lavoro ha integrato l’expertise di oncologi, data scientist e altri specialisti – spiega Eriseld Krasniqi, oncologo IRE e co-coordinatore dello studio – e ha dimostrato come la digitalizzazione possa potenziare l’analisi dei dati real world, generando evidenze cliniche applicabili immediatamente. Prezioso è stato il supporto della piattaforma DigiCore”.

I dati real world rappresentano una risorsa chiave

“Il progetto continua ad ampliarsi – sottolinea Vici – includendo pazienti più recenti, anche trattate con l’associazione dell’immunoterapia. L’obiettivo è comprendere se, in questi nuovi contesti, il ruolo della chemioterapia stia cambiando, come già osservato nei tumori HER2-positivi, trattati in associazione ad anticorpi monoclonali”. Giovanni Blandino, direttore scientifico f.f. IRE, continua;
“I dati real world rappresentano una risorsa chiave, poiché riflettono la realtà clinica di oltre il 90% dei pazienti oncologici, non inclusi nei trial randomizzati. Questo studio è il frutto di una solida infrastruttura digitale e di un modello collaborativo che l’istituto sta promuovendo per rendere i dati interoperabili e valorizzarli in studi futuri, anche attraverso modelli di federated learning”.

 

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