Il 70% dei pazienti oncologici dichiarano difficoltà di concentrazione, apprendimento e memoria, rallentamento nel pensiero, problemi di pianificazione del ragionamento nel corso e dopo le terapie, tali da alterare la qualità di vita, rendendo difficile lo svolgimento delle attività quotidiane. Complessivamente, questo quadro sintomatologico viene definito chemobrain. Può scomparire a distanza di mesi, ma il 30% delle pazienti sopravvissute a carcinoma della mammella ne denuncia il perdurare anche a 10 anni dalla fine delle terapie.
Non si conoscono, ad oggi, i possibili meccanismi, e non esiste quindi una strategia di prevenzione e/o di trattamento. AI4ChemoBrain intende sviluppare un modello predittivo di rischio individuale dell’insorgenza di chemobrain, basato su determinanti biologici (funzione cognitiva, marcatori di infiammazione sistemica, marcatori di disbiosi intestinale raccolti in modelli murini di chemobrain).
Il modello sfrutterà gli strumenti propri del machine learning e artificial intelligence e sarà istruito con data set storici raccolti negli ultimi 15 anni da modelli preclinici di declino cognitivo, e dati omici disponibili presso IRET nella forma di dati grezzi, già validati mediante analisi statistica e pubblicazione scientifica (in accordo con i principi FAIR – Findable Accessible Interoperable Reusable).
Il progetto prevede successivamente quindi la validazione del modello predittivo con coorti interne ed esterne per garantirne robustezza, efficacia e traslabilità in ambiente clinico.
Il modello ML/AI potrà guidare terapie adiuvanti, anche personalizzate, contribuendo a migliorare l’empowerment dei pazienti oncologici e ridurre il burden economico derivato dagli effetti collaterali delle terapie. Questo potrà avere un impatto significativo anche su diverse filiere produttive, tra cui farmaceutica, biotecnologica, nutraceutica, ICT (Information and Communication Technology) e sul servizio sanitario nazionale.