Un nuovo complesso algoritmo potrà guidare le scelte dell’oncologo

Dalla collaborazione tra matematici e clinici nasce uno strumento diagnostico per una medicina sempre più personalizzata.

Non esistono malattie, ma solo malati. Ogni paziente, infatti, può rispondere allo stesso tumore e alle stesse cure in modo diverso da un altro. "Questo in parte può dipendere da fattori individuali come l'età o le modalità di presentazione della malattia" spiega Giuseppe Toffoli, direttore dell'Unità di farmacologia sperimentale e clinica del Centro di riferimento oncologico di Aviano, in provincia di Pordenone, "ma spesso anche dalle caratteristiche genetiche del paziente e del tumore".

I ricercatori del Programma speciale di Diagnosi precoce e analisi del rischio tumorale, finanziato da AIRC grazie al 5 per mille e coordinato da Toffoli, hanno quindi pensato di unire diverse competenze per sfruttare al meglio tutte queste informazioni. Un gruppo di matematici ha messo a punto un algoritmo per raccogliere in un unico strumento di valutazione tutti i diversi dati di ogni individuo; un gruppo di clinici lo ha poi messo alla prova sul campo, verificandone il potere predittivo su 250 pazienti con tumore al colon, trattati con diverse varianti dello stesso schema di chemioterapia (FOLFIRI, cioè fluorouracile, acido folinico e irinotecan). "La ricerca è partita dalla costruzione del modello matematico, pubblicata su Science  e basata su un metodo detto di 'analisi dei gruppi', in inglese cluster analysis" spiega Alessandro Laio, della Scuola internazionale superiore di studi avanzati di Trieste, che ha coordinato questa parte del lavoro. "In pratica si calcola la somiglianza tra i diversi casi, raggruppandoli come se si parlasse in termini di distanza in uno spazio a più dimensioni".

Più due casi sono "vicini", sulla base di sette variabili cliniche e 105 variabili genetiche, maggiori sono le probabilità che l'evoluzione della malattia sia simile. "L'analisi dei dati raccolti nel gruppo di pazienti esaminati ha confermato l'attendibilità di questo metodo di previsione" conclude Toffoli. "Il test permette infatti di distinguere nettamente i pazienti in cui è consigliabile o no ricorrere alla chemioterapia in funzione dell'aspettativa di vita". Il prossimo passo sarà estendere il metodo ad altri tumori e alla previsione di reazioni indesiderate alle cure, in modo da indirizzare le scelte terapeutiche in maniera sempre più mirata.

Ricerca pubblicata su:
Science

Titolo originale:
Clustering by fast search-and-find density peaks

Data Pubblicazione:
06/2014

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