Il progetto REVERT, di cui ProMIS è capofila delle attività di comunicazione e disseminazione, nel 2023 è entrato nel clou delle sue attività: è, infatti, partito lo studio clinico che validerà un sistema decisionale clinico predittivo basato su algoritmi di intelligenza artificiale in grado di identificare l’intervento terapeutico più efficace per il singolo paziente con tumore del colon-retto.
Proprio su questa importate attività, il Prof. Mario Roselli, direttore dell’Oncologia medica del Policlinico Tor Vergata, coordinatore dei centri clinici europei coinvolti nel trial clinico, ha rilasciato un’intervista a “Medicina e Informazione Web TV”, per descrivere in sintesi i possibili benefici dello studio di progetto per i pazienti affetti da tale patologia.
LO STUDIO CLINICO REVERT
“Il progetto REVERT”, afferma il prof. Roselli, “si focalizza su pazienti che sono affetti da un tumore allo stato avanzato o metastatico e, quindi, sono difficili da trattare perché vanno oltre la possibilità di un intervento chirurgico. Pertanto, la loro strategia terapeutica si focalizza essenzialmente su un trattamento di tipo farmacologico”
“Il modello predittivo del progetto REVERT”, continua il prof. Roselli, “si basa sul supporto che l’intelligenza artificiale può dare all’oncologo medico nella scelta. L’intelligenza artificiale si basa sulla una valutazione di una banca dati e sulla capacità dell’algoritmo nell’offrire al clinico medico le possibilità di scelta dell’una o dell’altra associazione di farmaci”. In questo l’oncologo ha la possibilità di identificare quei pazienti che potrebbero più facilmente rispondere a determinati tipi di situazione.
IL TUMORE AL COLON RETTO
Il tumore del colon retto rappresenta la terza neoplasia negli uomini e la seconda nella donna. Nei casi in cui la malattia si presenta in fase metastatica, in particolare nei pazienti non candidabili alla chirurgia – almeno in una prima fase – è cruciale la scelta della terapia più idonea in base alla tipologia di tumore e alle sue caratteristiche molecolari per ottimizzare la scelta terapeutica.
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