L’IA crea un avatar con le nostre malattie

Il Cancer Center dell’ospedale Humanitas di Milano ha varato un progetto che mira a  sviluppare nuovi sistemi di analisi dei dati nell’ambito delle malattie ematologiche.

In particolare Synthema, così si chiama il progetto, punta a creare un “hub internazionale” dove sviluppare e validare tecniche innovative basate sull’intelligenza artificiale per rendere anonime le informazioni cliniche e biologiche dei pazienti. Il progetto mira anche a generare dati sintetici, nel rispetto delle norme sulla privacy, per superare la scarsità e la frammentazione delle informazioni disponibili oggi per la ricerca, in modo conforme al GDPR (General Data Protection Regulation).

Su cosa si concentrerà. Il progetto, che ha vinto un finanziamento della Commissione Europea di 7 milioni di Euro nell’ambito del programma Horizon 2020, partirà a inizio 2023 e si concentrerà sulle malattie ematologiche rare come l’anemia a cellule falciformi e la leucemia mieloide acuta.

Malattie rare, si diceva, ma che contano nel mondo un numero complessivo di pazienti davvero importante. Se pensiamo all’ambito dei tumori (che comprendono malattie del sangue come la leucemia mieloide acuta), in Italia circa il 20% dei pazienti è affetto da una forma di neoplasia rara.

Perché rallentati? Recentemente sono sorti diversi gruppi di ricerca collaborativa a livello nazionale e dell’Unione europea per studiare le malattie ematologiche rare, ma i progressi della ricerca clinica e traslazionale risultano 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). In aiuto proprio di questa situazione viene l’AI Center (il centro di Ricerca sull’Intelligenza Artificiale) di Humanitas, che da tempo studia sistemi sicuri e anonimi per generare conoscenze dai dati dei pazienti.

I dati sintetici. Il futuro, secondo Victor Savevski, Managing Director AI Center di Humanitas, sono i dati sintetici: per ottenerli servono algoritmi capaci di interfacciarsi con le informazioni del paziente reale per creare una copia virtuale, diversa dall’individuo che ha generato quei dati, ma contenente tutte le proprietà cliniche, genetiche, biologiche e statistiche dell’originale. Una specie di “avatar”, un alter ego digitale con una dimensione di sicurezza in più: la copia dei dati non viene fatta uno ad uno, a specchio, ma sul gruppo, tenendo anche conto delle relazioni tra i dati. In pratica questi pazienti virtuali non hanno più nulla a che vedere con i pazienti reali, è come se ne avessero assorbito le proprietà e le relazioni in modo simile ma non uguale.

E i dati sintetici possono accelerare le sperimentazioni: negli studi che necessitano di confrontare due “popolazioni” diverse (ad esempio per…