Humanitas coordina il progetto europeo GenoMed4All: dati genetici e algoritmi per curare le malattie ematologiche
Humanitas è il coordinatore scientifico del progetto europeo GenoMed4All (Genomics and Personalized Medicine for All through Artificial Intelligence in Haematological Diseases) che scommette sull’intelligenza artificiale per curare le malattie del sangue.
«Grazie alla sua posizione di leader nella ricerca e nella cura delle malattie ematologiche Humanitas darà un contributo fondamentale alla raccolta e all’analisi dei dati clinici e genomici che verranno messi a disposizione dal consorzio», spiega il professor Matteo Della Porta docente di Ematologia di Humanitas University e responsabile della sezione Leucemie e Mielodisplasie in Humanitas, coordinatore clinico dell’intero progetto. «Inoltre, attraverso il centro di Artificial Intelligence parteciperà alla definizione degli algoritmi per una medicina personalizzata in ematologia». Humanitas infatti può contare sul primo centro di ricerca sull’Intelligenza Artificiale integrato a un ospedale in Italia: una struttura dove ingegneri, data scientist e medici lavorano insieme per raggiungere standard sempre più elevati di cura e aprire nuove strade alla ricerca scientifica.
Intelligenza Artificiale: un’eccellenza in Humanitas
«L’applicazione dell’AI in medicina è oggi fondamentale per leggere nella loro complessità i dati genomici dei pazienti», spiega Victor Savevski, direttore dell’AI Center di Humanitas. «La sfida lanciata da Genomed4all è ambiziosa: creare una piattaforma di data sharing standardizzata per dare supporto ai clinici di tutta l’Europa, creando al contempo soluzioni e modelli tecnici in grado di accelerare il raggiungimento di cure su misura per le malattie del sangue. Siamo felici di poter dare il nostro contributo e di far parte di una rete di eccellenza che ci permetterà di acquisire e condividere conoscenze di altissimo livello».
Il progetto GenoMed4All
GenoMed4All è parte del programma della Commissione Europea Horizon 2020 Research & Innovation e verrà sviluppato con fondi della Commissione Europea e grazie al lavoro degli esperti di EuroBloodNet, la rete che mette in collegamento i centri di eccellenza per la ricerca clinica e la cura delle malattie ematologiche. Avrà una durata di quattro anni e mobiliterà un consorzio di 23 partner da Italia, Spagna, Germania, Francia, Cipro, Grecia e Danimarca.
Archivi genomici condivisi
La missione di GenoMed4All è connettere i più importanti archivi genomici europei per le patologie ematologiche e facilitare la condivisione dei dati tra i Paesi dell’Unione Europea, nel rispetto della legislazione in materia di protezione dati e dei principi etici. Questo avverrà grazie a una piattaforma che permetta di condividere dati genomici e clinici di pazienti con malattie ematologiche. Una enorme mole di dati che può essere utilizzata dall’Intelligenza Artificiale. L’algoritmo mette in relazione parametri clinico-patologici e profiling genomico per elaborare strategie innovative nella diagnosi, nella prognosi e nella scelta del trattamento. GenoMed4All svilupperà tre percorsi di applicazione di algoritmi predittivi in diverse malattie ematologiche, come le sindromi mielodisplastiche e l’anemia falciforme.
Intelligenza Artificiale per le malattie ematologiche
Le malattie ematologiche hanno un costo molto alto per il sistema sanitario, stimato nel 2016 in 22,5 miliardi di euro all’anno in Europa secondo la European Haematology Association (EHA). Parliamo di un vasto gruppo di patologie (oncologiche e non oncologiche) che comprende oltre 450 disturbi causati da anomalie delle cellule del sangue, del sistema linfoide e dei fattori della coagulazione. La maggioranza di queste malattie ha un background genetico. Questo significa che sono legate ad anomalie del DNA e quindi possono essere ereditate, già presenti alla nascita o acquisite durante la vita. Una caratteristica che può essere studiata in ogni singolo paziente.
Attraverso la connessione di infrastrutture già esistenti, registri ospedalieri, tool di analisi dei dati e sistemi informatici di gestione dei metadati, il progetto punta a definire nuovi algoritmi per migliorare la diagnosi, la definizione prognostica e cure sempre più personalizzate.
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