IN SILICO CANCER PATIENT Il modello in silico del paziente oncologico si propone di validare e potenziare un modello di tumore clinico virtuale già disponibile, mediante l’elaborazione di nuovi algoritmi che dovranno tenere in considerazione i dati personali e clinici del paziente, i dati farmacogenetici, farmacogenomici e, laddove disponibili, i dati metabolomici relativi ai farmaci presi in considerazione. Il progetto si articola in due studi clinici che verranno condotti in maniera sequenziale. Il primo riguarderà una neoplasia “rara”/”orfana” (es. adenocarcinoma del pancreas, tumore delle vie biliari), di facile diagnosi/classificazione, con incidenza limitata ma in incremento, per cui sono disponibili limitate opzioni terapeutiche antitumorali, con rapido tempo alla progressione. Mentre l’oggetto del secondo studio sarà una neoplasia “complessa”/”big killer” (es. carcinoma polmonare non a piccole cellule, carcinoma del colon-retto o carcinoma mammario). In entrambi i casi il nuovo modello matematico dovrà permettere di predire per una o più terapie un miglioramento della risposta e/o della sopravvivenza Questo nuovo modello in silico di tumore, costruito su misura del paziente, sarà di supporto all’oncologo nella scelta del miglior trattamento in termini di sopravvivenza globale. In sintesi, l’idea è quella di combinare i dati clinici, gli unici ad essere tenuti in considerazione fino ad ora per la definizione della diagnosi e la selezione della terapia, con le informazioni provenienti dalla farmacogenetica, dalla farmacogenomica, dalla farmacodinamica, dalla farmacocinetica e dalla metabolomica, per la costruzione di un modello matematico di tumore che simuli al meglio la patologia del paziente e che possa suggerire tipologia, dosaggio e modalità di somministrazione del farmaco più efficaci e meno tossici, ogni volta che viene consultato dal clinico. In tal modo potrebbe realizzarsi pienamente il concetto di medicina personalizzata, la quale, tenendo in considerazione tutte le caratteristiche del paziente e del suo tumore a 360 gradi, determina la miglior terapia o combinazione di terapie e il dosaggio migliore, caso per caso, sia in termini di trattamento antitumorale vero e proprio (terapia chimica, biologica, radiante, chirurgica), sia in termini di terapia di supporto o di cure palliative. L’applicazione della medicina personalizzata basata su questo nuovo modello di tumore clinico virtuale, attraverso l’immediata selezione della terapia più efficace e la riduzione degli effetti collaterali, potrebbe avere un impatto molto positivo non solo sulla sopravvivenza e sulla qualità di vita del paziente, ma di conseguenza anche sui costi necessari per curare sia la neoplasia sia le frequenti e spesso gravi reazioni avverse ai farmaci antitumorali, costi destinati ovviamente a ridursi. Inoltre, il nuovo software generato dal progetto potrà essere impiegato anche per la validazione di nuovi biomarker tumorali e per la selezione dei gruppi di pazienti più idonei all’arruolamento nei trial clinici di farmaci in via di sviluppo. IN SILICO CANCER PATIENT verrà a breve presentato al programma di finanziamento alla ricerca scientifica e all’innovazione della Commissione europea Horizon 2020, partecipando alla call PHC 30-2015 http://ec.europa.eu/research/participants/portal/desktop/en/opportunities/h2020/topics/2273-phc-302015.html e vedrà la collaborazione dei seguenti partner: - Clinica di Oncologia Medica, Ospedale Regionale, Ancona - U.O. Multidisciplinare di Patologia Mammaria, Laboratorio di Oncologia Molecolare Senologica, Istituti Ospitalieri di Cremona - Diagnostica Biomolecolare - Laboratorio di Bioscienze, IRCSS Istituto Scientifico Romagnolo per lo Studio e la Cura dei Tumori (I.R.S.T.), Meldola (FC) - Anatomia Patologica dell’Istituto Scientifico San Raffaele di Milano - U.O. Oncologia 2 dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana, Pisa - U.O. di Anatomia Patologica III dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana, Pisa - Physiomics plc, Oxford - Diatech Pharmacogenetics s.r.l., Jesi (AN)