Megadati per velocizzare la medicina personalizzata
Il progetto P-MEDICINE (From data sharing and integration via VPH models to personalized medicine), da 18 milioni di euro, riunisce il meglio nei settori di sanità, scienze mediche di base, IT, giurisprudenza ed etica intorno a un obiettivo comune: accelerare diagnostica e trattamento personalizzati tramite un grande database in cui le informazioni sui pazienti possano essere facilmente consultate. Si tratta di una meta ambiziosa che sarà al centro degli sforzi sanitari per i prossimi anni sia in Europa che oltreoceano. “Gli ostacoli sono vari”, spiega il prof. Norbert Graf, primario della Clinica di oncologia ed ematologia pediatriche dell’Università del Saarland e coordinatore del progetto. “Il primo è la disponibilità: la condivisione e l’unione di dati eterogenei da ospedali, istituti di ricerca, cartelle cliniche elettroniche (EHR) ecc. Ciò è strettamente legato a questioni di protezione dei dati e privacy. Il secondo ostacolo è che solo pochi medici sono consapevoli dell’importanza dei megadati nella sanità. Dove è necessario mettere insieme i dati c’è anche la necessità di creare reti tra tanti differenti soggetti coinvolti inclusi medici, specialisti in IT, avvocati, esperti in problemi etici, esperti nelle scienze di base e altro ancora. Il terzo ostacolo è che i pazienti devono essere informati dell’argomento: senza la responsabilizzazione dei pazienti sarà difficile aprire la strada alla medicina personalizzata. Per affrontare questi tre problemi il consorzio ha sviluppato una soluzione tecnologica integrata basata su strumenti per raccolta dati, interoperabilità semantica, condivisione e salvataggio dei dati, data mining, integrazione di dati in modelli e strumenti per il supporto decisionale e la responsabilizzazione dei pazienti. Questi strumenti includono il portale P-MEDICINE, in cui pazienti, medici e ricercatori possono collaborare e condividere i dati, un sistema di gestione delle sperimentazioni cliniche su base ontologica (ObTIMA), un sistema di simulazione per la crescita dei tumori (Oncosimulator), una piattaforma per semplificare l’accesso alle biobanche (p-BIOSPRE), uno strumento che aiuta a esplorare visivamente le associazioni tra farmaci (Correlation Viewer), un sistema che permette l’analisi multimodale temporale delle immagini (Dr Eye) e moduli di e-learning. Un approccio dal basso verso l’alto Il prof. Graf sottolinea come tutto ciò sia stato possibile grazie al coinvolgimento di tutti i soggetti interessati. “Fin dal suo inizio il progetto ha avuto un indirizzo clinico, nel senso che fin dal principio sono state poste questioni cliniche importanti a cui si è data risposta. Si è creato un quadro di riferimento legale ed etico per la protezione dei dati e la privacy e gli strumenti, i modelli e i servizi sviluppati sono stati costruiti in modo iterativo tra tutti i soggetti coinvolti nel progetto. Nel corso di questo processo è stata dedicata particolare attenzione a garantire l’usabilità degli strumenti e alle attività di formazione”. Inoltre si è dedicato un intero pacchetto di attività alla responsabilizzazione dei pazienti. Uno strumento chiamato Interactive Empowerment Service (IEmS), che include un questionario per valutare lo stato psico-cognitivo del paziente, aiuta il personale medico a migliorare la comunicazione con il paziente e a comprenderne meglio le necessità, con il risultato finale di trattamenti migliori. “Un altro strumento sviluppato è stato lo strumento ‘donor’ del paziente, che permette ai pazienti di decidere a chi permettere di utilizzare i propri dati o biomateriali per successive ricerche”, aggiunge il prof. Graf. La validazione degli strumenti sviluppati è stato un altro aspetto chiave del progetto: “Abbiamo utilizzato dati retrospettivi per costruire i nostri strumenti e li abbiamo validati con dati prospettivi. La validazione è stata eseguita secondo procedure standardizzate. La valutazione degli strumenti è stata eseguita da ECRIN rispetto alla domanda se questi strumenti possano essere integrati nel flusso di lavoro delle sperimentazioni cliniche ECRIN e se essi rispondano agli aspetti di conformità etica e legale delle ‘Buone pratiche cliniche’ (GCP)”. In generale oltre 100 documenti sottoposti a valutazione inter pares sono stati pubblicati durante e dopo il progetto, che proseguirà attraverso altre iniziative finanziate dall’UE come i progetti CHIC, MYHEALTHAVATAR e IMANAGE. La piattaforma P-MEDICINE sarà mantenuta dal Centro di studio, sperimentazione e ricerca (STaRC – Study Trial and Research Centre); un modello d’impresa è attualmente in fase di sviluppo e sarà decisivo nel garantire l’impatto a lungo termine del lavoro di P-MEDICINE: “È d’importanza fondamentale sfruttare i nostri risultati all’interno della comunità clinica per attrarre gli specialisti medici e convincerli a utilizzare gli strumenti da noi sviluppati. I pazienti otterranno un ruolo importante nel richiedere trattamenti personalizzati per le loro malattie, e ciò in futuro avrà un forte impatto sul nostro sistema sanitario”.
Parole chiave
Megadati, medicina personalizzata, raccolta dati, supporto alle decisioni, responsabilizzazione del paziente
