| Nome dell'istituzione | Istituto Europeo di Oncologia I.R.C.C.S. S.r.l. |
| Regione | Lombardia |
| Budget anno in corso | 320.045 € |
| Tipo di progetto | Next Gen Clinician Scientist |
| Annualità | 2025 - 2030 |
| Descrizione | Con il progetto si affronterà una sfida clinica significativa: la resistenza alla terapia ormonale, frequentemente associata ai tumori HRD-positivi. Il progetto si propone di sviluppare e validare un sistema di intelligenza artificiale basato su reti “transformer”, in grado di predire lo stato di deficit della ricombinazione omologa (HRD) e il rischio di recidiva nelle pazienti con carcinoma mammario diagnosticato in fase precoce, positivo per il recettore degli estrogeni e negativo per HER2 (HR+/HER2-). A tale scopo saranno utilizzate immagini istologiche digitali già disponibili. Il fine ultimo è realizzare uno strumento che supporti la valutazione prognostica e le decisioni terapeutiche in maniera più precisa e mirata. Nel progetto sono previste 3 fasi principali: la caratterizzazione multiomica dei tumori HR+/HER2- per stabilire una cosiddetta “ground truth” dei tumori HRD-positivi e HRD-negativi; lo sviluppo del sistema di deep learning per predire HRD e gli esiti clinici a partire dall’imaging di vetrini istologici; infine, la validazione del sistema così sviluppato su una coorte di nuove pazienti per verificarne l’accuratezza e il valore predittivo. I risultati ottenuti dovrebbero permettere di identificare nuovi marcatori specifici per il HRD e proporre una classificazione innovativa dei tumori HR+/HER2-. L’adozione di questo sistema di intelligenza artificiale potrebbe migliorare la precisione delle diagnosi, guidare le scelte terapeutiche e ottimizzare la gestione delle pazienti nella pratica clinica quotidiana, aprendo la strada a strategie più precise e mirate per il trattamento del carcinoma mammario HR+/HER2-. |