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Trasformare in realtà la visione dell’oncologia di precisione

Assistenza oncologica

Due recenti rivoluzioni stanno aprendo la strada alle prossime scoperte nel campo dell’oncologia: l’esplosione dei dati nel settore delle scienze della vita e l’ascesa di potenti sistemi di intelligenza artificiale. Gli scienziati del SIB stanno sfruttando questi sviluppi per generare e rendere possibili nuove conoscenze sulla malattia, diagnosi più rapide e trattamenti oncologici personalizzati.

Questo lavoro rafforza la posizione della Svizzera come leader nell’ecosistema della cura del cancro – dalla raccolta e gestione dei dati sensibili dei pazienti alla ricerca all’avanguardia, alle cure cliniche avanzate e all’innovazione farmaceutica.

Collegare i dati sul cancro per ricavarne nuove informazioni

Per comprendere meglio il cancro, il SIB mette a disposizione di ricercatori, innovatori nel campo della salute e modelli di intelligenza artificiale dati clinici e sui tumori di alta qualità provenienti da migliaia di pazienti.

Tra i successi e i progetti in corso figurano:

l’integrazione di dati sul cancro pronti per l’IA in tutta Europa per l’infrastruttura di ricerca UNCAN, in qualità di partner di UNCAN-Connect, il consorzio composto da 19 paesi e 53 partner che sta realizzando la piattaforma, e di CANDLE, un consorzio composto da 20 paesi e 40 partner che ne sostiene l’implementazione;
la creazione di un atlante sicuro dei dati dei pazienti per accelerare le terapie personalizzate per i tumori ad alto rischio, in qualità di co-responsabile del consorzio pubblico-privato IMMUcan, composto da 34 membri, insieme a Merck, all’Organizzazione europea per la ricerca e il trattamento del cancro (EORTC), al Gustave Roussy e a Bayer;
trasformare le linee guida sul cancro in formato PDF non strutturato in dati convalidati da esperti e pronti per l’intelligenza artificiale, al fine di contribuire all’addestramento di modelli per la previsione degli esiti terapeutici, nell’ambito del progetto «AI Tumor Board» in collaborazione con ospedali svizzeri;
armonizzazione dei dati sul cancro in tutti gli ospedali universitari svizzeri per lo Swiss Precision Oncology National Data Stream – co-guidato dal responsabile del gruppo del SIB Olivier Michielin e che costituisce un pilastro centrale dello Swiss Personalized Health Network (SPHN).

Il SIB è fondamentale per il successo di IMMUcan. L’istituto ha strutturato tutti i dati contenuti nell’atlante dei tumori e agevola il lavoro degli analisti di dati eseguendo flussi di analisi e contribuendo alla curatela dei dati clinici.

Marie Morfouace

Responsabile della ricerca scientifica, Gustave Roussy, Francia

Progressi nella biologia del cancro

I nostri scienziati stanno dando ulteriore impulso alla ricerca sul cancro sviluppando strumenti software e studiando la malattia con una risoluzione più dettagliata che mai.

Di seguito sono riportati alcuni punti salienti recenti.

Nuove scoperte su come il cancro ovarico “dirotta” il tessuto addominale sano per favorire le metastasi.
Pubblicato su Nature Communications | Gruppi SIB coinvolti: Biologia computazionale (ETH Zurigo), DBM Bioinformatica Core Facility (Università di Basilea), PHRT Clinical Proteotype Analysis Center (ETH Zurigo) e NEXUS Personalized Health (ETH Zurigo)
Caratterizzazione dell’eterogeneità delle cellule all’interno e intorno ai tumori della prostata e correlazione di questa con gli esiti clinici dei pazienti.
Preprint | Gruppo SIB coinvolto: AI/ML per la biomedicina (CHUV)
Dimostrazione del ruolo centrale della meccanica dei tessuti nella formazione del cancro alla vescica.
Pubblicato su Nature Physics | Gruppo SIB coinvolto: Biologia computazionale CoBi (ETH Zurigo)
Scoperta di centinaia di migliaia di varianti di RNA finora sconosciute in singole cellule tumorali renali, con implicazioni per la comprensione della progressione tumorale e l’identificazione di bersagli terapeutici.
Pubblicato su Genome Research | Gruppi SIB coinvolti: Data Science in Life Sciences (Università di Scienze Applicate e Arti della Svizzera nord-occidentale) e Bioinformatica / Biologia dei sistemi (Università di Zurigo)
Miglioramento dell’affidabilità delle analisi omiche spaziali delle cellule tumorali e immunitarie.
Strumento software: SPLIT | Gruppo SIB coinvolto: Scienza dei dati traslazionale (CHUV)
Consentire lo studio di un tipo di DNA ripetuto che può contribuire allo sviluppo del cancro.
Strumento software: ConSTRain | Gruppo SIB coinvolto: Genomica computazionale applicata (Università di Scienze Applicate di Zurigo).

Potenziare le capacità della Svizzera nel campo dell’oncologia di precisione

Ad oggi, oltre 70 professionisti del settore sanitario e della ricerca in tutta la Svizzera hanno ricevuto una formazione specialistica per tradurre i dati molecolari sul cancro nella pratica clinica, grazie al primo Certificato di studi avanzati (CAS) in Oncologia Molecolare Personalizzata del Paese. Il programma è organizzato congiuntamente dal SIB in collaborazione con l’Università di Basilea, l’Ospedale universitario di Basilea e l’Ospedale universitario di Losanna (CHUV).

Trasformare le conoscenze in cure per i pazienti

L’oncologia di precisione applica le conoscenze molecolari relative a specifici tipi, sottotipi e stadi di tumore al profilo clinico e tumorale di ciascun paziente, al fine di orientare la diagnosi, la prognosi e il trattamento. I nostri scienziati contribuiscono a trasformare queste informazioni complesse in raccomandazioni pratiche che gli oncologi possano mettere in atto rapidamente.

Potenziare le capacità della Svizzera nel campo dell’oncologia di precisione

Tra gli esempi figurano:

la guida alla diagnosi precoce e al trattamento di tutti i nuovi pazienti oncologici presso gli Ospedali Universitari di Ginevra (HUG) attraverso lo sviluppo congiunto della piattaforma Oncobench® per l’analisi genetica di routine dei tumori;
il supporto all’identificazione di opzioni terapeutiche alternative per i pazienti affetti da tumori difficili da trattare, fornendo competenze e profili multi-omici ai comitati tumorali molecolari svizzeri – gruppi multidisciplinari composti da patologi, oncologi, genetisti e bioinformatici che esaminano tumori resistenti alle terapie e tipi rari di cancro;
dimostrando che è possibile generare e analizzare profili completi del melanoma con rapidità sufficiente per l’ambito clinico (pubblicato su *Nature Medicine*);
aprendo la strada a una diagnostica meno invasiva, attraverso un metodo per la caratterizzazione genetica delle singole cellule nei cluster di cellule tumorali (pubblicato su *Nature Genetics*);
sviluppando in collaborazione uno strumento efficiente in termini di costi e tempi per identificare marcatori proteici per l’immunoterapia ( pubblicato su *Nature Machine Intelligence*).