Combattere il cancro con maggiore precisione
Il cancro al seno è la forma di cancro più diffusa tra le donne. Gli esperti suggeriscono che quest'anno verrà diagnosticato questo tipo di cancro a circa 350.000 donne europee. I ricercatori del progetto finanziato dall'UE HAMAM ("Highly accurate breast cancer diagnosis trhough integration of biological knowledge, novel imaging modalities, and modelling") credono che la diagnosi precoce sia attualmente la difesa più efficace contro il cancro al seno e stanno sviluppando metodi per fare diagnosi più accurate. Il progetto HAMAM è stato finanziato con 3,6 Mio EUR dal tema "Tecnologie dell'informazione e della comunicazione" (TIC) del Settimo programma quadro (7° PQ) dell'UE. Finché non si capiranno meglio le cause del cancro al seno, la diagnosi precoce e precisa è, secondo gli esperti, la migliore difesa. Prima viene scoperto il cancro al seno, prima se ne può cominciare la cura e maggiori sono le probabilità di successo. La medicina moderna offre diversi strumenti per la diagnosi del cancro al seno compresa la mammografia, l'ecografia e le biopsie. Anche gli strumenti di diagnosi nuovi o migliorati (per es. tomosintesi a raggi x, risonanza magnetica, mammografia a emissione di positroni, ultrasuoni 3D (tridimensionali) automatici) contribuiscono a identificare e definire la morfologia e la funzione di un nodulo al seno sospetto. Nonostante gli enormi progressi della tecnologia non estiste ancora una soluzione unica per scoprire il cancro al seno. Inoltre i metodi diagnostici esistenti non sono infallibili e i tumori spesso non vengono rilevati (persino le biopsie di noduli cancerosi possono dare risultati imprecisi). Se il cancro al seno viene diagnosticato, è ancora difficile distinguere i tipi di cancro che non costituiscono un rischio per la salute da quelli che invece lo sono e ciò comporta che alcune donne si trovano costrette a subire terapie pesanti, come la chirurgia, la radioterapia e la chemioterapia, senza motivo. Il problema fondamentale è l'accuratezza: come può la tecnologia aiutarci a fare diagnosi di cancro al seno più informate, precoci e precise? La risposta, secondo il team di HAMAM, consiste nel trarre tutti i vantaggi degli strumenti diagnostici attualmente presenti sul mercato e integrarli in un'unica postazione di lavoro clinica. Questo progetto segue le orme di due progetti finanziati dall'UE: SCREEN ("Development of a soft-copy reading environment for digital mammography in breast cancer screening") e SCREEN-TRIAL ("The screening mammography soft-copy reading trial"). Entrambi erano stati finaziati nell'ambito del Programma tematico "Società dell'informazione di facile uso" del Quinto programma quadro (5º PQ) e hanno contribuito significativamente alla diagnosi del cancro al seno europea. Lanciato a settembre 2008, il team del progetto HAMAM ha già prodotto un prototipo di postazione di lavoro. Il sistema permette a un medico di visualizzare fonti di informazione multiple simultaneamente, compresa l'anamnesi del paziente e altre informazioni, insieme a diverse immagini diagnostiche. La postazione di lavoro sarà infine connessa a un ampio database in grado di fornire accesso ad altre immagini e dati clinici in modo da contribuire a guidare un clinico sulla via migliore per il suo paziente. Il progetto HAMAM è guidato dall'European Institute for Biomedical Imaging Research (EIBIR) in Austria. È una collaborazione tra scienziati, clinici ed esperti di informatica provenienti da sette istituti europei e un team del Boca Raton Community Hospital negli Stati Uniti. Commentando su come il partenariato tra UE e USA sia un ottimo modo di riunire prospettive diverse sulla malattia, Sonja Guttenbrunner dell'EIBIR ha detto: "Il cancro al seno è un problema mondiale, sia dal punto di vista epidemiologico che da quello economico, ma in Europa viene gestito in maniera diversa rispetto agli Stati Uniti." Il partner industriale tedesco Mevis Medical Solutions dovrebbe mettere sul mercato la postazione di lavoro non appena si concluderà formalmente il progetto nel 2011.
