Genomica e IA nel SSN: la medicina è sempre più personalizzata

L’intelligenza artificiale e la genomica clinica nel Servizio Sanitario Nazionale rappresentano oggi un asse strategico per l’innovazione medica. La loro integrazione promette diagnosi più accurate e terapie personalizzate, ma impone un profondo ripensamento delle infrastrutture, delle competenze e delle regole etiche.

In ambito sanitario l’IA consente già oggi, in ambito clinico, di sviluppare nuove piattaforme tecnologiche dotate di modelli predittivi, diagnostici, prognostici e terapeutici attraverso l’elaborazione di informazioni cliniche del paziente, imaging diagnostico, biomarkers e dati genomici.

Tuttavia al momento il nostro SSN mostra grandi limiti e criticità nella introduzione dell’IA nella pratica clinica e nella disponibilità di adeguate infrastrutture informatiche e software gestionali di IA.

La rivoluzione del sequenziamento genomico e le tecnologie omiche

Tra i dati sanitari prodotti nell’ambito clinico e della ricerca, quelli genomici hanno potenzialità enormi per quanto riguarda la produzione di algoritmi di IA finalizzati alla prevenzione, diagnosi e cura delle malattie. I dati genomici provengono oggi dal sequenziamento massivodel DNA con le nuove tecnichedi Next Generation Sequencing, in grado di eseguire ed analizzare, in contemporanea, milioni di sequenze del DNA, e che ha rivoluzionato la genetica medica, rendendo possibile il sequenziamento dell’intero genoma umano in tempi brevi e a costi contenuti. Questa tecnologia ha aperto le porte alla medicina di precisione, consentendo di identificare mutazioni genetiche responsabili di malattie rare, tumori e risposte individuali ai farmaci.

L’insieme di queste tecnologie cosiddette “-omiche” quali:

• il sequenziamento della porzione codificante del genoma (esoma; Whole Exome Sequencing, WES),
• il sequenziamento dell’intero genoma (Whole Genome Sequencing, WGS),
• la valutazione quali-quantitativa dell’espressione genica mediante il sequenziamento dell’RNA codificante e non codificante (RNA-seq) che caratterizza le cellule e i tessuti (trascrittoma),
• la caratterizzazione delle modifiche epigenetiche del genoma che partecipano al controllo della stessa espressione genica (epigenoma), in particolare al suo profilo di metilazione (metiloma),

consente, oggi, di caratterizzare ad altissima risoluzione i sistemi biologici complessi e ben si presta all’applicazione di tecnologie di intelligenza artificiale e di nuove tecniche di analisi bioinformatica.

Big data e cloud: opportunità e rischi nella gestione dei dati genomici

La raccolta e la gestione dei big data in ambito genomico pone, però, due problemi fondamentali: l’enorme “peso” dei dati in termini informatici e la loro attuale scarsa omogenità in ambito terminologico e clinico. Basti pensare che ogni genoma umano “pesa” tra i 150 e i 200 GigaByte e le stime prevedono che la ricerca genomica entro pochi anni genererà tra i 2 ed i 40 exabytes (1018 byte) di dati e pertanto la capacità di gestione degli stessi è un elemento strategico che va inserito in un contesto più ampio. Al fine di garantire l’interoperabilità per un uso condiviso dei dati genomici sono stati, quindi, istituiti a livello internazionale dei consorzi per rendere sempre più omogenei e standardizzati i dati clinico-fenotipici e genomici dei pazienti quali il The Human Phenotype Ontology (HPO) ed il Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH).

Nell’ottica della conservazione e condivisione dei dati genomici, l’avvento della tecnologia cloud ha reso, poi, possibile condividere, archiviare e connettere numerosi tipi di dati e informazioni tra più luoghi, offrendo a tutti gli utenti l’accesso a uno spazio virtuale condiviso che non coincide con il luogo fisico in cui essi sono prodotti.

Tuttavia, la preoccupazione maggiore destata dall’utilizzo dei Big Data e dal cloud computing, specie in ambito genomico, risiede nella mancanza di una normativa di riferimento per la gestione della proprietà e della responsabilità dei dati, in particolare per quanto riguarda questione etiche e la privacy.

Formazione, governance e cooperazione europea nella genomica sanitaria

Ovviamente, la trasformazione innescata dai Big data e dal Cloud computing, in ambito genomico, non è solamente tecnologica, ma richiede anche un ripensamento sistemico dei modelli organizzativi e dei processi, nonché un’evoluzione culturale che il SSN deve necessariamente iniziare a percorrere attraverso un’attenzione ancora maggiore alla formazione professionale di medici e altri operatori sanitari che, in modo proattivo, dovranno guidare, sorvegliare e monitorare l’adozione dell’IA stessa. In tal senso, notevoli, sono anche i progetti promossi dalla Comunità Europea per la introduzione della medicina genomica all’interno dei Servizi sanitari nazionali dei singoli stati partecipanti.

La strategia europea e nazionale per la medicina genomica

Nell’aprile del 2018, tredici Stati Membri dell’Unione Europea, tra cui l’Italia, hanno sottoscritto la dichiarazione “Towards access to at least 1 million sequenced genomes in the EU by 2022 (1+MG)”, premessa ad una collaborazione su base europea indispensabile allo studio delle malattie e all’uso dei dati genomici nel contesto della salute. Allo scopo di supportare e concretizzare gli obiettivi della dichiarazione 1+MG, la Commissione Europea, attraverso Horizon 2020, ha finanziato, poi, il progetto “Beyond 1 Million Genomes (B1MG)” con tre finalità principali: collaborare con i portatori di interesse regionali, nazionali ed europei nella definizione di quanto necessario a garantire, in ambito europeo, l’accesso ai dati genomici e di medicina personalizzata; tradurre in specifiche tecniche e linee-guida basate sulle migliori pratiche europee quanto necessario a garantire la qualità dei dati, gli standard, l’infrastruttura tecnica e gli aspetti etici, legali e sociali; guidare l’adozione di queste misure e supportare nel lungo periodo queste azioni, fornendo anche indicazioni sul loro sviluppo graduale e su una metodologia di valutazione economica.

Si raccomanda, pertanto, ai singoli Paesi europei, che la costruzione dei database genomici nazionali sia parte del processo di prioritizzazione dei Piani Nazionali di Ripresa e Resilienza (PNRR), tenendo presente che la costruzione di una strategia nazionale sulla “medicina genomica” si allinea con gli obiettivi dei PNRR in tema di politiche digitali e della salute, attraverso il potenziamento e il collegamento dei dati genomici, lo sviluppo della medicina personalizzata, il miglioramento della sanità pubblica e il rafforzamento dei sistemi sanitari nazionali. In Italia il tutto si concretizzerà con la stesura del nuovo “Piano nazionale per la genomica (PNG)” di prossima introduzione.

Molecular tumor board e medicina personalizzata in oncologia

In ambito oncologico l’uso di terapie personalizzate parte dall’analisi biologica e molecolare del tessuto neoplastico al fine di identificare specifici biomarcatori e, conseguentemente, di indicare il farmaco target utile. In Italia con il decreto 30 maggio 2023 sono stati istituiti a livello nazionale i Molecular tumor board (MTB) con la definizione degli standard per i centri per l’esecuzione dei test per la profilazione genomica estesa in Next generation sequencing (NGS) (GU Serie Generale n.190 del 16-08-2023). Si tratta di team multidisciplinari di medici e professionisti appartenenti a settori diversi della pratica medica che assegnano terapie personalizzate in maniera innovativa.

Due sono le caratteristiche importanti dell’MTB in ambito diagnostico: la prima è la capacità di basarsi su tecnologie innovative, come il sequenziamento di massa del genoma del tumore per identificare le cosiddette alterazioni “azionabili”, potenziali bersagli di farmaci specifici. La seconda caratteristica consiste proprio nella possibilità di basarsi su criteri “agnostici”, vale a dire indipendenti dal rilievo istologico del tumore, per somministrare farmaci in grado di agire direttamente su meccanismi molecolari comuni a diversi tumori.

Diagnosi genetica e impatto sociale nelle malattie rare

Per quanto riguarda, invece, le malattie rare circa l’80% di queste ha un’origine genetica: circa il 72% è di natura monogenica, il 7% è causato da uno sbilanciamento/aneuplodia cromosomica e l’1% ha un’origine multifattoriale. Nel percorso diagnostico, la tempestività della diagnosi genetica costituisce una parte essenziale per la maggior parte delle MR e l’utilizzo dell’NGS è risolutivo in oltre il 60% dei pazienti senza diagnosi con costi contenuti ed un risparmio di risorse per il SSN. Senza dimenticare l’impatto che la diagnosi ha sulle famiglie che finalmente riescono a mettere fine ad un’odissea che spesso si protrae per molti anni”.

Le raccomandazioni del Consiglio Superiore di Sanità e il modello italiano

Nel 2020, il gruppo di lavoro della Sezione I del Consiglio Superiore di Sanità (CSS) ha redatto il documento “Trasferimento delle tecniche omiche nella pratica clinica”, che ha proposto soluzioni qualitativamente innovative per il SSN, ad impatto positivo sulla sostenibilità e in termini economici, formulando una serie di raccomandazioni, in particolare:

• l’inserimento nei LEA del sequenziamento dell’esoma come indagine di prima scelta nei pazienti senza diagnosi, affidandone la prescrizione agli specialisti di Genetica Medica e agli specialisti di malattia, al fine di garantirne l’appropriatezza prescrittiva;
• lo sviluppo di un modello hub and spoke, con centri clinici dotati di personale medico formato per la richiesta e la gestione delle analisi genomiche, prevedendo la loro afferenza ad una rete nazionale, così come richiesto in sede europea da 1+MG/B1MG;
• l’esecuzione delle analisi genomiche esclusivamente presso strutture specializzate e certificate, in grado di garantire la consulenza genetica pre-test e post-test, così come raccomandato anche dalla Società Italiana di Genetica Umana;
• la creazione di sinergie tra i laboratori di genomica della rete e i centri di ricerca;
• la promozione di un Piano Nazionale per la Medicina di Precisione, in accordo con il Piano per l’innovazione del sistema sanitario basata sulle scienze omiche.

In tal senso appare molto positivo il recente lavoro propositivo dello stesso CSS “Le priorità del Piano Nazionale della Genomica” dell’11 gennaio 2022 in cui è indicato che il PNG debba focalizzarsi su tre gruppi di patologie che possono beneficiare della genomica: le malattie rare, l’oncologia e le malattie complesse.

Verso la medicina delle 5P

L’integrazione tra IA, Data Science e NGS rappresenta, quindi, il futuro della medicina genomica basata su conoscenze connesse ai meccanismi molecolari di malattia che sta portando sempre più verso una Medicina di Precisione e Personalizzata. Questi strumenti, combinati tra loro, stanno innovando il sistema sanitario nazionale (SSN) portando la “medicina delle 4P”: preventiva, predittiva, precisa e personalizzata verso la nuova medicina delle 5P che comprende anche il termine “partecipativa”.

Dove per partecipazione si intende una maggior presa di coscienza da parte del paziente, che avrà modo di svolgere sempre più un ruolo proattivo attraverso una miriade di informazioni fornite attraverso dispositivi, sensori, social, registri on line e la messa a disposizione dei propri dati clinici, di imaging e genomici.