Una piattaforma web-based abilitante modelli predittivi da utilizzare in campo oncologico attraverso l’analisi di Big Data e tecniche di Intelligenza Artificiale (Machine Learning e Deep Learning per la manipolazione di dati clinici): è il progetto di ricerca ProBio a supporto della medicina di precisione in oncologia

TAKEAWAY

• L’uso dei Big Data sanitari (compresi i cosiddetti dati omici, gli “omics”) e delle tecniche di Intelligenza Artificiale per la manipolazione dei dati clinici hanno il potenziale di contribuire a rendere fruibili modelli di analisi clinica che diventano strumenti di supporto decisionale per la medicina di precisione in oncologia;
• Il progetto di ricerca ProBio mira a mettere a punto un dimostratore DSS – decision support systems che ha il duplice obiettivo di migliorare la caratterizzazione delle metastasi celebrali pre e post trattamento, e di prevedere in modo più accurato la risposta del paziente ai futuri trattamenti di radioterapia, con lo scopo di definire una personalizzazione del percorso terapeutico;  
• Molte le tecnologie abilitanti utilizzate: Cloud Computing, Big Data Analytics, tecniche di Intelligenza Artificiale, Cyber security e Data Protection secondo le più attuali norme europee.

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Si chiama ProBio ed è un progetto di ricerca di caratura nazionale il cui obiettivo è analizzare la grandissima quantità di dati provenienti da immagini radiologiche, TAC e Risonanze Magnetiche, insieme agli stessi dati clinici e di laboratorio, tutti opportunamente anonimizzati, sui quali applicare tecniche di Big Data Analysis ed algoritmi di Machine Learning e Deep Learning per costruire modelli predittivi da integrare in un sistema di supporto decisionale, fruibile da una semplice piattaforma web-based, in grado di aiutare gli oncologi, attraverso la precisa caratterizzazione ed un suggerimento di previsione, nella definizione dei trattamenti più efficaci da applicare allo specifico caso clinico per contrastare le metastasi e dunque per pianificare percorsi terapeutici personalizzati.

Oggi tutte le tipologie di strutture sanitarie posseggono grandi moli di dati clinici, dati di laboratorio che rappresentano un grandissimo bacino di raccolta dati: immagini di diagnostica, dati provenienti dalla biologia molecolare, referti cartacei e così via. [prendono il nome dalle discipline biomolecolari che presentano il suffisso “-omica”, si pensi alla genomica – nda]. Tutti dati che non sempre (anzi, quasi mai) sono disponibili in formati standard e quindi sono difficilmente integrabili e riutilizzabili.

Tuttavia, proprio per le loro caratteristiche di quantità, velocità di produzione e varietà, essi si prestano ad essere trattati solo con strumenti ed approcci teorici moderni ed innovativi chiamati metodi di Big Data Analysis.  

Ma è proprio questa la direzione che deve prendere la ricerca in ambito HealthTech, al fine di rendere i dati, di qualsiasi tipo e provenienza, utilizzabili come base di nuova conoscenza medica. 

ProBio, una piattaforma web che abilita modelli predittivi mediante Big Data Analytics ed Intelligenza Artificiale

L’uso ottimale dei Big Data sanitari e delle tecniche di Intelligenza Artificiale ha il potenziale di generare quella “nuova conoscenza medica” utile a far fare il grande salto alla pratica della medicina, passando dall’attuale approccio “Evidence-based medicine” (EBM), inteso come il processo della ricerca, della valutazione e dell’uso sistematici dei risultati della ricerca contemporanea – secondo il principio della valutazione dei migliori risultati della ricerca disponibili in quel preciso momento di ricerca scientifica – come base per le decisioni cliniche, ad un approccio orientato alla medicina di precisione, ossia un modello medico che propone la personalizzazione dell’assistenza sanitaria, con decisioni mediche, pratiche e trattamenti “su misura”.  

Un salto che richiede il ricorso e l’applicazione della bioinformatica, soluzioni di data preparation per standardizzare i dati clinici e renderli fruibili da diversi sistemi, protocolli di comunicazione interoperabili, nonché, non da ultimo, la disponibilità di modelli di analisi clinica che diano vita a dei veri e propri DSS – Decision Support Systems, ossia strumenti di supporto decisionale delle terapie e dei percorsi di trattamento personalizzati.

Ed è esattamente in questa direzione che si muove Modis, società tech di consulenza IT ed Engineering (parte di The Adecco Group), quale partner tecnologico del progetto di ricerca ProBio.

ProBio ha come obiettivo ultimo sviluppare un sistema di supporto decisionale per la definizione della risposta al trattamento in radioterapia e la personalizzazione del percorso terapeutico del paziente.

Per fare ciò, serve innanzitutto operare nell’ottica dell’integrazione dei dati, in particolare delle immagini radiologiche con i dati clinici e quelli di laboratorio (parte del progetto affidata alla società DataRiver), per poi applicare algoritmi di Machine Learning e tecniche di Intelligenza Artificiale per la manipolazione dei dati clinici (tenendo conto al contempo della sicurezza dei dati e della privacy, anche in conformità alla normativa europea GDPR) (parte del progetto affidata a Modis).

L’obiettivo finale è sviluppare un prototipo funzionante di DSS – Decision Support Systems, sotto forma di piattaforma web-based, basato su modelli predittivi di facile utilizzo per personale medico (senza quindi competenze tecniche di Data Science o IT) in grado di migliorare la caratterizzazione delle metastasi cerebrali in fase di pre e post trattamento, ma anche di rendere più efficaci le risposte ai trattamenti di radioterapia grazie all’avvio di percorsi terapeutici personalizzati.

Il progetto ProBio è coordinato dall’Università di Pittsburgh Medical Center Italy, ossia la divisione italiana dell’University of Pittsburgh Medical Center che opera sia nell’ambito dell’assistenza sanitaria sia nel campo della ricerca biomedica finanziando, conducendo e coordinando progetti di ricerca e sviluppo tecnologico sul fronte delle biotecnologie e della medicina rigenerativa. La ricerca è co-finanziata dal Competence Center BI-REX, Big Data Innovation – Research EXcellence, e dal MISE, Ministero dello Sviluppo Economico ed al progetto partecipano diversi organismi di ricerca ed aziende del settore privato, con competenze ed esperienze diversificate messe a fattor comune per il raggiungimento dell’obiettivo del progetto. Tra queste figurano organismi End User Clinici (University of Pittsburg Medical Center Italy), service provider e fornitori di tecnologie ETL (DataRiver) e Web-based (Etna Digital Growth), società tech di consulenza IT ed Engineering (Modis, società specializzata di The Adecco Group), Fondazioni di ricerca medica (Fondazione RI.MED) e Istituti di ricerca Universitari (INFN e CNR).