nuove cure

La Scuola Normale Superiore di Pisa guida la ricerca sui tumori gastrointestinali con l’ausilio dell’Intelligenza Artificiale

Un progetto quinquennale finanziato da Airc per sviluppare nuove terapie oncologiche sfruttando vecchi farmaci grazie all'IA.

La Scuola Normale Superiore di Pisa guida la ricerca sui tumori gastrointestinali con l’ausilio dell’Intelligenza Artificiale

La Fondazione Airc per la ricerca sul cancro investirà 875mila euro per un progetto quinquennale guidato dal gruppo di Bioinformatica della Scuola Normale Superiore di Pisa. Lo studio si focalizzerà sul potenziamento delle terapie oncologiche, sfruttando l’analisi dei recettori accoppiati alle proteine G (GPCRs). Questi recettori, ampiamente studiati per la loro importanza in diversi processi biologici, rappresentano un bersaglio promettente per lo sviluppo di nuovi approcci terapeutici contro i tumori.

Approfondimenti sul progetto di ricerca e l’utilizzo dell’IA

Il progetto, denominato “Boosting anti-cancer therapies via GPCR targeting and AI”, si propone di analizzare a fondo il funzionamento dei GPCRs, considerati elementi chiave della comunicazione cellulare e potenziali intermediari nell’interazione tra i tumori e il loro microambiente. Grazie all’impiego di avanzate tecniche di intelligenza artificiale, il team di ricerca si occuperà di analizzare vaste quantità di dati genomici, allo scopo di identificare nuove strategie terapeutiche. L’obiettivo principale è scoprire se farmaci già utilizzati per trattare altre patologie possano essere riproposti per rallentare la crescita e la progressione dei tumori. Il professor Francesco Raimondi, coordinatore scientifico del progetto e ospite del laboratorio BIO@SNS, un importante centro di eccellenza della Normale nel campo della biologia computazionale, guiderà questa ricerca innovativa. Il finanziamento da parte di Airc sottolinea l’importanza della rete di collaborazioni internazionali già avviate dal team. Tra queste, spiccano la collaborazione con il gruppo di Silvio Gutkind dell’Università della California a San Diego e quella con Asuka Inoue, ricercatore delle Università di Kyoto e Tohoku, esperto nei meccanismi molecolari dei recettori. Un’altra partnership consolidata è quella con Antonino Cattaneo dell’Ebri (European Brain Research Institute) di Roma, il quale si occupa dello sviluppo di nanobodies, anticorpi miniaturizzati impiegati per intervenire in modo mirato nelle vie di segnalazione cellulari.

Collaborazioni e focus sui tumori gastrointestinali

Il progetto si rafforza anche sul fronte italiano, stabilendo nuove collaborazioni mirate allo studio di due tipi di tumori gastrointestinali particolarmente aggressivi: l’adenocarcinoma pancreatico duttale e l’epatocarcinoma, il tumore primitivo del fegato. Per quanto riguarda l’adenocarcinoma pancreatico duttale, la Scuola Normale collaborerà con il gruppo di Gioacchino Natoli dello Ieo di Milano (Istituto Europeo di Oncologia), che fornirà un contributo fondamentale nella comprensione delle basi molecolari del cancro pancreatico. Inoltre, una rete tutta toscana è stata creata per affrontare l’epatocarcinoma. Il professor Davide Ghinolfi, dell’azienda ospedaliero-universitaria pisana, parteciperà al progetto fornendo campioni di tessuto prelevati da interventi di resezione o trapianto di fegato. La professoressa Chiara Raggi, del laboratorio di Epatologia dell’Università di Firenze, sarà incaricata di sviluppare modelli cellulari in vitro per testare l’efficacia dei farmaci individuati. Infine, la ricercatrice Chiara Mazzanti, della Fondazione Pisana per la Scienza, si occuperà della profilazione “omica”, ovvero dell’analisi approfondita delle caratteristiche genetiche, proteiche e molecolari dei tumori.

Prospettive future

L’investimento di Airc rappresenta un importante passo avanti nella lotta contro i tumori, aprendo nuove e promettenti strade grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale e alla valorizzazione di farmaci già esistenti. L’approccio multidisciplinare del progetto, che unisce biologia, clinica e analisi computazionale, potrebbe portare allo sviluppo di terapie oncologiche più efficaci e personalizzate, migliorando significativamente la qualità della vita dei pazienti.