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Fermare il cancro al seno con l'aiuto dell'IA
Il governo degli Stati Uniti vuole scoprire se l'intelligenza artificiale può aiutare i medici a diagnosticare e curare il cancro al seno in modo più efficace.
Nel tentativo di trovare trattamenti mirati per tipi particolarmente invasivi di cancro al seno che non rispondono bene ai farmaci esistenti, il Dipartimento della Difesa ha annunciato questa settimana che sta arruolando la società biofarmaceutica Berg Health per utilizzare l'IA per la scoperta di farmaci. La partnership supporta l'iniziativa Cancer Moonshot della Casa Bianca per lo screening di fino a 250.000 campioni di pazienti alla ricerca di nuovi indicatori biologici, o biomarcatori, dei primi segni di cancro. Sebbene il tasso di mortalità per cancro al seno sia diminuito costantemente negli ultimi due decenni, rimane il secondo più grande killer tra i tumori nelle donne statunitensi, secondo il National Cancer Institute.
Nell'ambito della partnership, Berg avrà accesso al Clinical Breast Care Project del Dipartimento della Difesa, una banca di 13.600 campioni di tessuti sani e malati provenienti da quasi 8.000 pazienti.
Un ricercatore Berg utilizza una centrifuga per elaborare i campioni nel laboratorio dell'azienda. Berg ha sviluppato una piattaforma di intelligenza artificiale per esaminare rapidamente i campioni di tessuto dei pazienti alla ricerca di potenziali bersagli farmacologici.
Berg inizierà con il sequenziamento di campioni di donatori sani e di quelli con vari sottotipi di cancro al seno, che genereranno informazioni genomiche e di altro tipo sulle mutazioni, sulle proteine e sui processi cellulari presenti nelle cellule cancerose e sane. Tali dati verranno quindi combinati con la storia medica nota dei pazienti e inseriti nella piattaforma basata sull'intelligenza artificiale di Berg, che produrrà diversi modelli di tessuto sano e malato utilizzando trilioni di punti dati. Gli algoritmi della piattaforma aiuteranno quindi a individuare i modelli, punti caldi o hub, nelle firme molecolari di questi modelli. Tali modelli potrebbero rappresentare biomarcatori o bersagli farmacologici.
Berg parte dai dati e consente ai dati di generare ipotesi, il contrario del processo comune nella scoperta di farmaci, afferma Niven Narain, cofondatore, presidente e CEO di Berg.
Startup tra cui AtomWise, Insilico Medicine e TwoXAR stanno adottando approcci simili, utilizzando piattaforme di intelligenza artificiale personalizzate per aiutare a eliminare alcune delle congetture coinvolte nella tradizionale scoperta di farmaci.
Narain crede che ci siano altri sottotipi di cancro al seno che i ricercatori non hanno ancora identificato e spera che Berg possa aiutare a identificare quelli così come i bersagli farmacologici per i sottotipi noti. I biomarcatori chiave scoperti nell'ambito di questa collaborazione potrebbero portare a un esame del sangue per il cancro al seno, una procedura molto meno invasiva rispetto alle biopsie richieste oggi.
Terapie contro il cancro mirate come il trattamento del cancro al seno trastuzumab, noto come Herceptin, hanno mostrato incredibili promesse, ma non funzionano su tutti i pazienti perché sono progettate per specifiche mutazioni genetiche all'interno dei tumori. Circa il 25 per cento dei pazienti con cancro al seno ha un sottotipo noto come HER2 -malattia positiva, che in alcuni casi può essere trattata efficacemente con Herceptin nelle sue fasi iniziali. Ma non tutti i pazienti che assumono Herceptin rispondono al farmaco, un'indicazione che altri fattori biologici sono in gioco, dice Narain.
Berg ha già utilizzato la sua piattaforma di intelligenza artificiale per identificare e far avanzare un farmaco sperimentale che ha il potenziale per rallentare o invertire la crescita delle cellule tumorali modificando un driver ritenuto coinvolto in diversi tipi di cancro. Il farmaco sperimentale è attualmente in uno studio clinico di fase II per il cancro del pancreas avanzato, in combinazione con un comune farmaco antitumorale.