L’Università di Pisa nel progetto AI-PROMISE contro il tumore ovarico. Finanziata dal Ministero della Salute una ricerca sulla medicina di precisione.
Il Ministero della Salute ha finanziato il progetto di ricerca “AI-PROMISE” (Artificial Intelligence for Precision Oncology in Microfluidic Systems) nell’ambito del Bando Ricerca Finalizzata. Il progetto, della durata di 36 mesi, è dedicato allo sviluppo di nuove strategie di medicina di precisione per il trattamento del tumore ovarico.
L’iniziativa coinvolge un consorzio multidisciplinare coordinato dal professor Flavio Rizzolio (Centro di Riferimento Oncologico – CRO di Aviano) e vede la partecipazione dell’Università di Pisa con una propria unità di ricerca.
L’unità pisana, coordinata dal professor Tiziano Tuccinardi, sarà responsabile dello sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per l’analisi di dati biologici complessi e per la previsione della risposta ai trattamenti farmacologici.
Il tumore ovarico è una patologia complessa, per la quale le terapie disponibili non sono sempre efficaci. Uno dei problemi principali è la difficoltà di riprodurre in laboratorio modelli che rappresentino fedelmente il comportamento reale del tumore.
Per affrontare questa sfida, il progetto utilizza modelli tridimensionali derivati dai pazienti (“organoidi”), combinati con tecnologie avanzate che permettono di simulare il microambiente tumorale. Su questi modelli verranno testati diversi trattamenti, mentre algoritmi di intelligenza artificiale analizzeranno i risultati per individuare le terapie più promettenti.
“L’obiettivo è avvicinarci a una medicina davvero personalizzata – spiega il professor Tiziano Tuccinardi – Utilizzando modelli biologici più realistici e strumenti di intelligenza artificiale possiamo capire meglio come ogni tumore risponde ai farmaci e supportare lo sviluppo di terapie su misura per il paziente”. Il progetto punta così a migliorare l’efficacia dei trattamenti e a ridurre l’utilizzo di terapie inefficaci, contribuendo allo sviluppo della medicina di precisione in oncologia. Fonte: www.unipi.it
