{"id":375457,"date":"2025-02-18T09:56:24","date_gmt":"2025-02-18T08:56:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.intoscana.it\/it\/?p=375457"},"modified":"2025-02-18T09:57:34","modified_gmt":"2025-02-18T08:57:34","slug":"normale-di-pisa-intelligenza-artificiale-tumori","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.intoscana.it\/it\/normale-di-pisa-intelligenza-artificiale-tumori\/","title":{"rendered":"Dalla Normale di Pisa arriva un modello di intelligenza artificiale per terapie personalizzate contro i tumori"},"content":{"rendered":"<p>Dalla <strong>Scuola Normale di Pisa<\/strong> arriva un nuovo modello di <strong>intelligenza artificiale<\/strong> per prevedere terapie personalizzate contro i tumori. A metterlo a punto sono stati i ricercatori\u00a0di bioinformatica del laboratorio di Biologia della Normale: <mark>il metodo consente di predire quali siano i candidati farmaci che potrebbero essere pi\u00f9 efficaci nel ridurre la crescita tumorale<\/mark> a partire dall\u2019informazione genomica dei pazienti.<\/p>\n<h3>CellHit \u00e8 stato addestrato e validato su grandi banche dati<\/h3>\n<p style=\"font-weight: 400;\">Il nuovo modello \u00e8 stato elaborato dal perfezionando in Intelligenza Artificiale,\u00a0<strong>Francesco Carli<\/strong>, sotto la supervisione del professor\u00a0<strong>Francesco Raimondi<\/strong>, responsabile del gruppo di bioinformatica del Laboratorio.\u00a0Il metodo \u00e8 stato pubblicato sulla rivista scientifica\u00a0Nature Communications.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400;\">L\u2019approccio, chiamato\u00a0<strong>CellHit<\/strong>, \u00e8 stato addestrato su grandi banche dati di sensibilit\u00e0 di linee cellulari di cancro al trattamento con migliaia di farmaci, sia oncologici che non-oncologici. Mediante una procedura innovativa basata <strong>su modelli di linguaggio (MixtralAI e ChatGPT)<\/strong>, sono stati annotati per ogni farmaco i geni responsabili del loro meccanismo d\u2019azione. Questo dato \u00e8 stato fondamentale per dimostrare sia che i modelli avevano appreso i meccanismi di azione dei farmaci, sia per aumentare ulteriormente le performance predittive.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400;\"><mark>La capacit\u00e0 di CellHit di predire in modo efficace terapie individuali e in combinazione \u00e8 stata successivamente validata analizzando migliaia di dati pubblici di trascrittomica di pazienti oncologici, <\/mark>per cui i migliori farmaci predetti dal modello erano quelli effettivamente prescritti per il tumore specifico.<\/p>\n<h3>Nuove terapie per i tumori pi\u00f9 difficili da trattare<\/h3>\n<p style=\"font-weight: 400;\">Questo approccio \u00e8 stato poi utilizzato per processare i dati trascrittomici di pazienti affetti da adenocarcinoma pancreatico, in collaborazione con il gruppo guidato da <strong>Gioacchino Natoli\u00a0<\/strong>allo IEO, Istituto europeo di Encologia di Milano, e di pazienti affetti da glioblastoma multiforme, in collaborazione con il gruppo guidato da\u00a0<strong>Chiara Maria Mazzanti<\/strong>\u00a0alla Fondazione Pisana Per la Scienza (Pisa).<\/p>\n<p><em>\u201cGrazie alla capacit\u00e0 dell\u2019AI di estrapolare informazioni rilevanti da dati estremamente complessi, possiamo immaginare <\/em><mark><\/mark><em>nuovi scenari terapeutici per patologie dove per molto tempo le terapie tradizionali si sono dimostrate inefficienti &#8211; <\/em>spiega <strong>Chiara Maria Mazzanti <\/strong><em><strong>&#8211;<\/strong> i<\/em><em>noltre, il potenziale dell\u2019intelligenza artificiale va ben oltre perch\u00e9 non solo apre la strada a farmaci nuovi, ma consente anche di rivalutare farmaci sviluppati per altre malattie, rivelando nuove applicazioni contro il cancro.\u201d<\/em><\/p>\n<p>\u201cPer neoplasie di straordinaria aggressivit\u00e0 e molto limitate opzioni terapeutiche come <strong>l\u2019adenocarcinoma del pancreas e glioblastoma multiforme,<\/strong> la possibilit\u00e0 di predire l\u2019efficacia di specifici farmaci o combinazioni di farmaci con approcci di intelligenza artificiale potr\u00e0 fornire un contributo essenziale per la razionalizzazione di nuove sperimentazioni precliniche e cliniche&#8221; aggiunge uno dei coautori dello studio, Gioacchino Natoli.<\/p>\n<h3 style=\"font-weight: 400;\"><strong>Il modello a disposizione di tutti i ricercatori<\/strong><\/h3>\n<p style=\"font-weight: 400;\">Lo studio \u00e8 stato reso possibile grazie ai finanziamenti <strong>dell\u2019Associazione Italiana per la ricerca sul Cancro<\/strong>, del Dipartimento di Eccellenza della Scuola Normale Superiore, dell\u2019ecosistema Toscano per la Salute (Tuscany Health Ecosystem &#8211; THE) e alle risorse di calcolo messe a disposizione dal centro HPC della Scuola e del Centro Italiano di Supercalcolo Cineca attraverso il Supercomputer Leonardo.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400;\"><em>\u201cQuesto studio rappresenta un esempio di come il lavoro di squadra e una ricerca collaborativa e multidisciplinare, <strong>potenziate dalle nuove tecnologie di AI,<\/strong> possano esaltare il talento e le capacit\u00e0 dei singoli, consentendo di arrivare a traguardi difficilmente immaginabili anche solo pochi anni fa. Ma questa \u00e8 solo la prima pietra: in futuro sar\u00e0 necessaria una sempre pi\u00f9 stretta collaborazione tra scienziati computazionali e sperimentali per tradurre i risultati teorici in terapie innovative ed efficaci\u201d<\/em> conclude Francesco Raimondi della Normale di Pisa.<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400;\">Il modello CellHit sar\u00e0 liberamente <a href=\"https:\/\/cellhit.bioinfolab.sns.it\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">disponibile online<\/a>, consentendo a<strong> ricercatori clinici<\/strong> di identificare in tempi rapidi potenziali approcci terapeutici innovativi per pazienti oncologici.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p style=\"font-weight: 400;\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il nuovo metodo consente di predire i farmaci pi\u00f9 efficaci nel ridurre la crescita tumorale a partire dall&#8217;informazione genomica del singolo paziente<\/p>\n","protected":false},"author":525,"featured_media":375459,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[475],"tags":[4506,213,4438,5169],"class_list":["post-375457","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-innovazione","tag-intelligenza-artificiale","tag-ricerca","tag-scuola-normale-di-pisa","tag-tumori"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v24.2 (Yoast SEO v25.6) - 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