{"id":37860,"date":"2022-10-10T11:00:15","date_gmt":"2022-10-10T11:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hunimed.eu\/news\/dati-sintetici-e-pazienti-avatar-per-accelerare-la-ricerca-clinica-in-ematologia\/"},"modified":"2022-10-10T11:00:15","modified_gmt":"2022-10-10T11:00:15","slug":"dati-sintetici-e-pazienti-avatar-per-accelerare-la-ricerca-clinica-in-ematologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hunimed.eu\/it\/news\/dati-sintetici-e-pazienti-avatar-per-accelerare-la-ricerca-clinica-in-ematologia\/","title":{"rendered":"Dati sintetici e pazienti \u201cavatar\u201d per accelerare la ricerca clinica in ematologia"},"content":{"rendered":"

Si chiama\u00a0SYNTHEMA<\/strong>\u00a0il progetto che ha vinto un finanziamento della Commissione Europea di 7 milioni di Euro nell\u2019ambito del programma Horizon Europe e punta a\u00a0sviluppare nuovi sistemi di analisi dati nell\u2019ambito delle malattie ematologiche<\/strong>.<\/p>\n

Tra i 16 istituti di ricerca e universit\u00e0 parte del maxi-consorzio europeo coordinato da Politecnico di Madrid, c\u2019\u00e8 anche l\u2019IRCCS Istituto Clinico Humanitas, che vede il coinvolgimento dei suoi Cancer Center\u00a0e AI Center, e sar\u00e0 responsabile dell\u2019attivit\u00e0 di sviluppo e validazione clinica del progetto. Tra gli enti italiani anche l\u2019Universit\u00e0 di Bologna, l\u2019Universit\u00e0 di Padova e l\u2019azienda di consulenza Datawizard.<\/p>\n

In particolare, SYNTHEMA mira a creare un hub internazionale, in cui sviluppare e validare tecniche innovative basate sull\u2019intelligenza artificiale per\u00a0rendere anonime le informazioni cliniche e biologiche<\/strong>\u00a0dei pazienti e generare\u00a0dati sintetici<\/strong>, nel rispetto delle norme sulla privacy, per superare la scarsit\u00e0 e la frammentazione delle informazioni disponibili oggi per la ricerca, in modo conforme al GDPR (General Data Protection Regulation).<\/p>\n

Il progetto, che partir\u00e0 a inizio 2023, si concentrer\u00e0 sulle malattie ematologiche rare come l\u2019anemia a cellule falciformi e la leucemia mieloide acuta.<\/p>\n

\u00abLe malattie ematologiche derivano da anomalie quantitative o qualitative delle cellule del sangue, degli organi linfoidi e dei fattori di coagulazione \u2013 spiega il\u00a0prof.\u00a0Matteo Della Porta<\/a>\u00a0 \u00a0 responsabile leucemie e mielodisplasie di Humanitas, docente di Humanitas University e responsabile dell\u2019attivit\u00e0 clinica di tutto il progetto SYNTHEMA<\/strong>. Nonostante la maggior parte di queste malattie sia rara, il numero complessivo di pazienti che ne \u00e8 affetto in tutto il mondo \u00e8 importante. Se pensiamo all\u2019ambito dei tumori (che comprendono malattie del sangue come la leucemia mieloide acuta), in Italia circa il 20% dei pazienti \u00e8 affetto da una forma di neoplasia rara. Negli ultimi anni sono sorti numerosi gruppi di ricerca collaborativa a livello nazionale e dell\u2019UE per studiare le malattie ematologiche rare, e tuttavia i progressi della ricerca clinica e traslazionale sono spesso rallentati a causa del numero relativamente basso di pazienti affetti e dalla dispersione delle informazioni in centri clinici e di ricerca non collegati tra loro (e dunque non comunicanti)\u00bb.<\/p>\n

In aiuto a questa situazione viene l\u2019AI Center di Humanitas, che da tempo studia sistemi sicuri e anonimi per generare conoscenze dai dati dei pazienti.<\/p>\n

\u00abIl futuro sono i dati sintetici \u2013 spiega\u00a0Victor Savevski, Managing Director AI Center di Humanitas<\/strong>. Per ottenerli servono algoritmi capaci di interfacciarsi con le informazioni dei pazienti reali per creare una versione virtuale del gruppo di pazienti che ha generato quei dati, ma che contiene tutte le propriet\u00e0 cliniche, genetiche, biologiche e statistiche della popolazione originale. Una specie di \u201cavatar\u201d, con una dimensione di sicurezza in pi\u00f9: la copia dei dati non viene fatta uno ad uno, a specchio, ma sul gruppo, tenendo anche conto delle relazioni tra i dati. Questi pazienti virtuali non hanno pi\u00f9 niente a che vedere con i pazienti reali, \u00e8 come se ne avessero assorbite tutte le propriet\u00e0 e relazioni in modo simile ma non uguale\u00bb.<\/p>\n

I dati sintetici possono accelerare le sperimentazioni: negli studi che necessitano di confrontare due popolazioni diverse (ad esempio per verificare l\u2019efficacia di un farmaco), sar\u00e0 sufficiente arruolare un gruppo di persone anzich\u00e9 due, con evidenti benefici anche dal punto di vista economico.<\/p>\n

L\u2019impegno di Humanitas su AI e digitalizzazione<\/strong><\/h3>\n

L\u2019Istituto Clinico Humanitas \u00e8 il primo ospedale in Italia ad avere un centro di ricerca sull\u2019Intelligenza Artificiale integrato: l\u2019Humanitas AI Center. La missione del centro \u00e8 creare uno spazio di condivisione di conoscenze e competenze tra ingegneri, medici e\u00a0data scientist<\/em>\u00a0per raggiungere standard di cure ancora pi\u00f9 elevati attraverso la costruzione di algoritmi intelligenti capaci di elaborare una grande mole di informazioni cliniche, cos\u00ec da trovare associazioni e definire modelli di previsione utili al progresso della ricerca scientifica e all\u2019innovazione di ambiti come la medicina predittiva, la personalizzazione dei trattamenti e la diagnostica per immagini.<\/p>\n

Humanitas \u00e8 impegnata nell\u2019applicazione dell\u2019Intelligenza Artificiale in vari ambiti: dalla prevenzione dei tumori del colon e del retto (dove sta lavorando a un database di dati omici in endoscopia) alla diagnostica per immagini e all\u2019ematologia. Nel 2021, ad esempio, \u00e8 partito il progetto\u00a0GenoMed4All<\/strong><\/a>, a cui partecipa il centro, finanziato dalla Commissione Europea nell\u2019ambito del programma Horizon 2020 e il cui obiettivo \u00e8 la creazione di una piattaforma che faciliti la condivisione e l\u2019analisi dell\u2019enorme quantit\u00e0 di dati genomici e clinici sulle malattie ematologiche.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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