«Il nostro team, come nel caso dei vetrini digitalizzati che permettono di individuare biomarker di una possibile ricorrenza del melanoma, elabora modelli che, una volta validati in maniera adeguata, forniscono un supporto ai clinici nel prendere una decisione. Oggi si va sempre più verso un’intelligenza artificiale spiegabile, che permette di sviscerare il processo del tool». A spiegarlo è la dottoressa Maria Colomba Comes, matematica e ricercatrice del laboratorio di biostatistica e bioinformatica dell’“Istituto Tumori” di Bari, che, insieme al team coordinato dalla dottoressa Raffaella Massafra, vicedirettrice scientifica dell’Oncologico del capoluogo regionale e responsabile del laboratorio di biostatistica e bioinformatica, ha sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale contro il melanoma della pelle. Un progetto che, tra gli oltre duecento presentati, è stato tra i sei selezionati e premiati durante l’ottavo meeting di “Alleanza contro il cancro”, la più grande rete di ricerca oncologica italiana. Allo studio della dottoressa Comes hanno collaborato il personale dell’unità operativa di Tumori rari e melanoma, diretta dal dottor Michele Guida, e il personale dell’unità operativa di Anatomia patologica, diretta dal dottor Alfredo Zito, con i dottori Livia Fucci e Fabio Mele. Il premio è stato commentato anche dal direttore generale dell’Istituto, Alessandro Delle Donne: «È di sicuro un risultato di eccellenza che si traduce, fin da subito, in più chance di cura per i pazienti. Per questo, il nostro obiettivo è sostenere la ricerca e il lavoro silenzioso di questi validissimi ricercatori con ogni mezzo: accedendo ai bandi e ai finanziamenti nazionali e internazionali, costruendo reti e collaborazioni con altri centri di ricerca, creando opportunità di formazione, scambio e crescita per i ricercatori».
Dottoressa Comes, cosa rappresenta questo riconoscimento per il vostro team?
«Rappresenta un traguardo, ma anche un punto di partenza e una conferma. Significa che stiamo sviluppando ricerche interessanti, che possono essere di ausilio al medico nella pratica clinica. È un traguardo di cui siamo soddisfatti, ma che soprattutto ci sprona a fare sempre meglio. È il nostro punto di partenza per continuare a lavorare nella direzione intrapresa, ovvero dell’intelligenza artificiale applicata alla medicina per la definizione di sistemi di supporto ai medici».
In cosa consiste il progetto premiato?
«Questo progetto consiste nella definizione di un algoritmo di intelligenza artificiale, che permette di elaborare un modello di previsione della ricorrenza di malattia in un determinato setting di pazienti con melanoma. La predizione è precoce, perché avviene attraverso un’analisi delle immagini, di vetrini digitalizzati del melanoma primario».
Cosa accade, in sostanza?
«Quando al paziente viene diagnosticato il melanoma, il vetrino viene digitalizzato mediante uno scanner e l’algoritmo dell’intelligenza artificiale permette di individuare dei biomarker, indicatori di una possibile ricorrenza di malattia entro due anni dalla diagnosi».
Quali sono i vantaggi per il clinico?
«Questo modello serve al clinico per stratificare meglio la popolazione di pazienti con melanoma rispetto al rischio di ricorrenza della malattia, indirizzandoli in un determinato percorso terapeutico. L’obiettivo, dopo un’opportuna validazione, è proprio l’utilizzo nella pratica clinica, senza dimenticare che i modelli sono un supporto e non sostituiscono la decisione del clinico».
E per il paziente?
«Questo tool fa parte dei sistemi di supporto che puntano a una medicina personalizzata, finalizzata a un percorso terapeutico maggiormente tagliato sul paziente, per migliorarne la vita rispetto alle sue caratteristiche».
È un progetto estendibile ad altri ambiti?
«Il nostro laboratorio elabora algoritmi di intelligenza artificiale che si possono estendere a diverse patologie. Abbiamo elaborato questo modello per il team di anatomopatologi e clinici per il melanoma, ma elaboriamo anche modelli per altre patologie: sono in corso progetti per il polmone, la mammella e ultimamente anche per il mieloma».
L’intelligenza artificiale si sta rivelando fondamentale in ambito medico. Come se ne può spiegare l’importanza?
«Mentre in passato i modelli di intelligenza artificiale erano chiamati “black box”, nel senso che all’interno vengono svolte complesse operazioni matematiche il cui processo non viene rivelato, oggi si sta andando nella direzione di un’intelligenza artificiale spiegabile, che permette di sviscerare il processo del modello, ovvero come, partendo dall’input, sia arrivato alla decisione».
Per esempio?
«Per esempio, nel caso delle immagini, si mostrano al clinico le aree che l’algoritmo ha ritenuto maggiormente informative. Creando questo tool, il processo potrà essere osservato anche dal paziente, vedendo sull’immagine perché l’algoritmo ha definito un determinato rischio di malattia piuttosto che un altro».
Il vostro è un team multidisciplinare. Qual è il vantaggio di provenire da diversi ambiti di ricerca?
«Nel nostro laboratorio ci sono giovani matematici, fisici, statistici e ingegneri ed è costituito per la maggior parte da donne. Ci confrontiamo, elaboriamo modelli e poi ci interfacciamo con la parte clinica. Abbiamo visioni diverse del problema, perciò credo che la forza di un team multidisciplinare sia proprio discutere dai vari punti di vista. Affrontando una questione in questo modo, può nascere qualcosa di innovativo e si può trovare una soluzione».