Sviluppato un modello di intelligenza artificiale, chiamato SCORPIO, in grado di prevedere se un paziente oncologico trarrà beneficio dalla terapia con inibitori del checkpoint immunitario
I ricercatori del Memorial Sloan Kettering (MSK) Cancer Center e del Tisch Cancer Institute del Mount Sinai hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale, chiamato SCORPIO, in grado di prevedere se un paziente oncologico trarrà beneficio dalla terapia con inibitori del checkpoint immunitario (ICI). La grande innovazione di questo sistema è che utilizza solo analisi del sangue di routine e dati clinici facilmente accessibili.
Come funziona SCORPIO
SCORPIO è un modello di apprendimento automatico che analizza dati di emocromi completi, profili metabolici completi e caratteristiche cliniche di quasi 10.000 pazienti trattati con ICI affetti da 21 diversi tipi di tumore.
Secondo uno studio pubblicato su Nature Medicine, SCORPIO non solo è più accessibile rispetto ai due biomarcatori attualmente approvati dalla FDA, ma si è dimostrato anche significativamente più accurato nel prevedere i risultati del trattamento.
Le sfide delle immunoterapie
Le immunoterapie, come gli inibitori del checkpoint immunitario, rappresentano un importante progresso nella cura del cancro, ma non funzionano per tutti i pazienti. Inoltre, queste terapie possono essere molto costose e comportare gravi effetti collaterali.
Gli strumenti esistenti per prevedere se un tumore risponderà alle immunoterapie si basano spesso su test avanzati, come analisi genomiche o immunologiche, che non sono disponibili in molte parti del mondo.
“Volevamo sviluppare un modello che guidasse le decisioni terapeutiche utilizzando dati facilmente reperibili, come le analisi del sangue di routine”, ha spiegato il dottor Luc Morris, autore dello studio.
Risultati superiori ai biomarcatori tradizionali
I ricercatori hanno confrontato SCORPIO con i biomarcatori attualmente utilizzati, come il carico mutazionale tumorale (TMB), e hanno scoperto che il nuovo modello offre prestazioni nettamente migliori.
Tra 2511 pazienti affetti da 19 tipi di tumore, SCORPIO ha raggiunto un valore medio di area sotto la curva ROC dipendente dal tempo, un metodo per la misurazione delle prestazioni del modello predittivo, pari a 0.763 e 0.759 per la previsione della sopravvivenza complessiva a intervalli di tempo compresi tra 6 e 30 mesi. Al contrario, il TMB ha ottenuto valori medi di 0.503 e 0.543.
Inoltre, SCORPIO ha dimostrato una maggiore precisione nel prevedere la risposta del tumore o una stabilità prolungata, con valori AUC di 0.714 e 0.641, contro i valori del TMB (0.546 e 0.573).
Progetti futuri
Il dottor Morris ha annunciato che il Memorial Sloan Kettering collaborerà con ospedali e centri oncologici di tutto il mondo per testare SCORPIO su dati provenienti da contesti clinici diversi. Questo permetterà di migliorare ulteriormente il modello grazie ai feedback raccolti.
Il team prevede inoltre di sviluppare un’interfaccia che consenta ai medici di utilizzare SCORPIO facilmente, indipendentemente dalla loro posizione geografica, rendendo il modello accessibile su scala globale.