Un team di ricercatori della Scuola Normale di Pisa ha sviluppato un innovativo modello di Intelligenza Artificiale chiamato CellHit, progettato per individuare i farmaci più efficaci contro la crescita dei tumori. Questo sistema si basa sull’analisi delle informazioni genetiche dei pazienti, in particolare sui livelli di espressione genica (trascrittomica), per proporre terapie personalizzate.

Lo studio – pubblicato sulla rivista Nature Communications – si fonda su un’analisi approfondita di enormi database contenenti dati sulla risposta delle cellule tumorali a migliaia di farmaci, sia oncologici che di altro tipo. Utilizzando avanzati modelli di linguaggio artificiale, come MixtralAI e ChatGPT, i ricercatori hanno individuato i geni coinvolti nel meccanismo d’azione di ogni farmaco, affinando così la capacità predittiva di CellHit. Per verificare l’affidabilità del modello, il team ha analizzato migliaia di dati pubblici relativi a pazienti oncologici. I risultati hanno dimostrato che i farmaci suggeriti da CellHit corrispondevano a quelli effettivamente prescritti per trattare i diversi tipi di tumore.

CellHit è stato inoltre impiegato per studiare due tumori particolarmente aggressivi: l’adenocarcinoma pancreatico e il glioblastoma multiforme. Per queste neoplasie, che offrono poche opzioni terapeutiche, l’Intelligenza Artificiale potrebbe fornire un contributo significativo nello sviluppo di nuove sperimentazioni cliniche e precliniche. Secondo i ricercatori, la capacità dell’IA di analizzare dati complessi potrebbe non solo facilitare la scoperta di nuove terapie, ma anche permettere di rivalutare farmaci già esistenti per nuovi impieghi oncologici. Questo approccio potrebbe accelerare la ricerca di nuovi trattamenti e ottimizzare le cure già disponibili, migliorando così le prospettive dei pazienti affetti da tumore.

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Un aspetto particolarmente rilevante è che CellHit sarà accessibile gratuitamente online, consentendo a medici e ricercatori di esplorare rapidamente nuove strategie terapeutiche per i pazienti oncologici.

Alessio D'Amato

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