Milano, 30 settembre 2026.
Capire in anticipo quali pazienti con tumore del polmone possano trarre maggiore beneficio dall’immunoterapia resta uno dei problemi aperti dell’oncologia. A questa domanda prova a rispondere i3LUNG, progetto internazionale coordinato dalla Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori di Milano, che utilizza sistemi di intelligenza artificiale come supporto alla valutazione clinica.
I primi risultati, pubblicati su Nature Medicine, derivano da uno studio condotto su 2.396 pazienti con carcinoma polmonare non a piccole cellule avanzato. Il progetto ha raccolto e messo in relazione informazioni diverse: dati clinici e del sangue, TAC, immagini di anatomia patologica e dati genomici.
Il punto centrale non è sostituire la decisione del medico, ma offrirgli uno strumento aggiuntivo per stimare con maggiore precisione la possibile risposta all’immunoterapia. Questo trattamento ha assunto un ruolo importante nella gestione del tumore polmonare avanzato, da solo o in combinazione con la chemioterapia, ma la risposta varia da paziente a paziente e gli indicatori oggi utilizzati non consentono sempre previsioni sufficientemente accurate.
Nella sperimentazione dedicata all’usabilità del sistema, sia gli specialisti del tumore del polmone sia professionisti non specialisti hanno migliorato le proprie capacità di previsione quando alla valutazione clinica è stato affiancato un modello di intelligenza artificiale spiegabile. I modelli costruiti a partire dai dati clinici e del sangue hanno inoltre ottenuto, nel set di test indipendente, risultati migliori rispetto a singoli biomarcatori e indicatori clinici tradizionali.
Più prudente è invece il quadro relativo all’integrazione di tutte le fonti disponibili. L’uso congiunto di radiologia, patologia digitale e genomica rappresenta una delle linee più avanzate del progetto, ma il vantaggio aggiuntivo dell’approccio multimodale deve ancora essere confermato con ulteriori verifiche.
Per questo la ricerca non si ferma alla pubblicazione dei primi dati. È già in corso una validazione prospettica su oltre 2.000 pazienti, necessaria per capire se il sistema mantenga le proprie prestazioni nella pratica clinica reale e in popolazioni differenti.
Per Milano il progetto rafforza il ruolo della ricerca oncologica e dell’intelligenza artificiale applicata alla medicina di precisione, ma il passaggio decisivo resta quello della validazione clinica: solo verifiche ulteriori potranno chiarire quanto questi modelli possano diventare strumenti realmente utilizzabili nei percorsi di cura.
Fonte informativa: Open Innovation Lombardia – Imprese e innovazione — fonte originale
