Medicina

Cancro: immunoterapia, un algoritmo italiano dirà su chi funziona. TUMORE NEWS

Immunoterapia, un algoritmo per una medicina sempre più personalizzata e studiata in base al singolo paziente. TUMORE NEWS

Cancro, un algoritmo per migliorare la selezione dei pazienti limitando gli effetti avversi | TUMORE NEWS

L'immunoterapia per curare il cancro è una delle frontiere più moderne e capire come usarla è un passo in avanti verso una medicina che sia sempre più a misura di paziente. L’immunoterapia, infatti, non funziona su tutti i malati; utilizzata su alcuni pazienti si rischierebbero più rischi che benefici.

Uno studio italiano, pubblicato su 'Cancers' da un team dell'Istituto nazionale tumori (Int) di Milano, dimostra “le potenzialità di un algoritmo messo a punto ad hoc nella selezione dei pazienti maggiormente responsivi all'immunoterapia”.

 

Tumore e immunoterapia: algoritmo italiano per una migliore risposta al trattamento | TUMORE NEWS

"Conoscere le probabilità di risposta al trattamento – ha rivelato Di Nicola responsabile dell'Unità Int di immunoterapia clinica e terapie innovative - consente di perseguire l'intento di una medicina personalizzata, evitando trattamenti inefficaci ed inutili effetti collaterali". Perché il problema, evidenziano gli specialisti, è che "durante un trattamento con l'immunoterapia non sono rari gli effetti collaterali specifici, e anche potenzialmente fatali, causati da una iperattivazione del sistema immunitario contro cellule di organi sani". E "il rischio è accettabile solo in caso di risposta clinica".

 

Cancro, studio su algoritmo italiano che “predice” su chi funzionerà l’immunoterapia

Nello studio sono stati raccolti retrospettivamente i dati di 271 pazienti con vari tipi di tumore metastatico, trattati dal 2013 al 2017 all'Int con anticorpi monoclonali anti Pdl-1 e anti Pd-1. Sono state esaminate diverse variabili tecniche, e le analisi statistiche effettuate hanno confermato la capacità predittiva di risposta alla terapia dell'enzima lattato-deidrogenasi (Ldh), che risulta incrementata se integrata con i dati relativi al performance status (Ps) e all'età del paziente.

"Abbiamo trasferito i risultati ottenuti dal modello statistico in uno strumento interattivo e intuitivo - spiega Paolo Verderio, a capo della Struttura di bioinformatica e biostatistica dell'Int – Inserendo il valore sierico di Ldh basale, il Ps definito secondo lo score Ecog e l'età, è possibile ottenere una stima della probabilità di risposta clinica al trattamento". In altre parole, l'équipe meneghina ha sviluppato un algoritmo quale "strumento facilmente utilizzabile nella pratica clinica di tutti i giorni perché basato su pochi parametri comunemente disponibili, che possono essere raccolti velocemente e contestualmente alla visita medica".