Roma, 30 settembre 2026 (Agenbio) – Il tumore del seno triplo negativo rappresenta circa il 15% di tutte le nuove diagnosi di carcinoma mammario ed è anche il più difficile da trattare: le sue cellule sono prive dei tre principali bersagli molecolari su cui agiscono le terapie mirate disponibili, il che lo rende più aggressivo e più incline a sviluppare resistenza ai farmaci. Un modello di intelligenza artificiale sviluppato dalla Westlake University di Hangzhou e pubblicato su Nature potrebbe cambiare l’approccio terapeutico a questa forma di cancro, prevedendo con l’88% di accuratezza come le cellule tumorali risponderanno ai farmaci.
Il modello è stato addestrato su dati proteomici ottenuti trattando 18 linee cellulari di tumore del seno con 63 farmaci antitumorali già approvati, misurando le variazioni nell’espressione di oltre 5.500 gruppi proteici a 6, 24 e 48 ore dalla somministrazione. L’obiettivo non era fotografare lo stato statico delle cellule, ma catturarne l’evoluzione nel tempo in risposta al trattamento, un salto metodologico rilevante rispetto agli approcci precedenti. Una volta addestrato, il modello ha raggiunto l’88% di accuratezza nel prevedere la risposta a 81 farmaci mai visti in fase di apprendimento, e ha correttamente anticipato gli esiti clinici in una coorte di 501 pazienti. Il passaggio più rilevante sul piano clinico riguarda l’applicazione individuale: testato su biopsie di tre pazienti con tumore triplo negativo, il modello ha identificato tra 3mila farmaci disponibili o in sperimentazione avanzata le combinazioni più efficaci per ciascun caso, identificando correttamente i farmaci già somministrati e suggerendo alternative potenzialmente superiori allo standard of care. Il modello è ancora un prototipo e non include farmaci immunoterapici, ma l’applicabilità alla medicina personalizzata è già concreta. (Agenbio) Emanuela Birra 12:00
