Per molti pazienti oncologici, il tempo è un nemico implacabile. Ma per chi affronta un tumore al polmone, la sfida è ancora più dura. La malattia spesso si insinua silenziosa, confondendosi con sintomi banali some una “tosse fastidiosa e persistente”, fino a quando rischia di essere troppo tardi per intervenire efficacemente.
Il risultato? Il tumore al polmone resta la prima causa di morte per cancro a livello globale. E non è solo una questione biologica: barriere economiche, geografiche e sociali impediscono a milioni di persone di accedere a diagnosi precoci e cure adeguate. Anche nei Paesi più avanzati, i sistemi sanitari faticano a tenere il passo.
Tuttavia, in questo scenario scoraggiante, si intravede una luce. L’imaging digitale avanzato, l’intelligenza artificiale, gli algoritmi di apprendimento automatico e le immunoterapie di precisione stanno cambiando le regole del gioco.
“Il nostro compito è fornire strumenti che aiutino i clinici a concentrarsi più sui pazienti e meno sulla burocrazia,” spiega il Dr. Mathias Goyen, Chief Medical Officer di GE HealthCare .
Uno di questi strumenti è una sorta di “centro di controllo” digitale che raccoglie dati, automatizza compiti ripetitivi e libera tempo prezioso per i medici.
Le barriere allo screening
La diagnosi precoce è fondamentale, ma le linee guida per lo screening non sono al passo con l’evoluzione tecnologica. Negli Stati Uniti, circa la metà dei pazienti con tumore al polmone non rientra nei criteri per lo screening precoce, e meno del 6% di chi ne avrebbe diritto si sottopone effettivamente ai controlli. In Europa, il 70% dei casi viene diagnosticato troppo tardi. Non sorprende, considerando che in Francia non esiste un programma di screening precoce, mentre in Germania è stato introdotto solo a luglio di quest’anno, e non è ancora accessibile a tutti i soggetti a rischio.
In Italia, lo screening è attualmente in fase sperimentale attraverso il programma RISP (Rete Italiana Screening Polmonare), promosso dal Ministero della Salute e coordinato dall’Istituto Nazionale dei Tumori di Milano. Il programma, attivo in 18 centri su tutto il territorio nazionale, è rivolto a soggetti ad alto rischio (forti fumatori tra i 55 e i 75 anni) e utilizza la TAC spirale a basso dosaggio per individuare precocemente il tumore. Tuttavia, non è ancora incluso nei Livelli Essenziali di Assistenza (LEA), e l’accesso resta limitato a progetti pilota e iniziative regionali.
“Dobbiamo aggiornare urgentemente le linee guida e sfruttare l’AI per raggiungere più pazienti, prima,” afferma il Dr. Anil Vachani, esperto di screening polmonare alla Penn Medicine. «Abbiamo bisogno di tecnologie diagnostiche supportate da AI, assistenza virtuale e modelli di assistenza comunitaria potenziati per migliorare la diagnosi precoce e fare in modo che i pazienti comprendano l’importanza dello screening. È fondamentale intercettare più pazienti nelle fasi iniziali della malattia.»
Tecnologia e AI al servizio della diagnosi
La tomografia computerizzata (TC) è oggi uno strumento fondamentale per individuare il tumore prima che si manifestino i sintomi. Le immagini ad alta risoluzione permettono di rilevare anche le più piccole anomalie, guidando i medici verso terapie più mirate.
L’AI non solo aiuta a prevedere quali pazienti risponderanno meglio a determinati trattamenti, ma ottimizza anche i flussi di lavoro ospedalieri. In tempo reale, segnala colli di bottiglia, carenze di personale e suggerisce azioni correttive. In aree remote, consente persino a operatori non esperti di acquisire immagini diagnostiche che possono poi essere interpretate in centri a migliaia di chilometri di distanza.
Radiotraccianti e imaging molecolare
Grazie a radiofarmaci che utilizzano l’isotopo fluoro-18 (F18), i medici possono “illuminare” le cellule tumorali durante le scansioni PET o SPECT. Questo consente diagnosi più precise e trattamenti più mirati, con meno effetti collaterali e costi sanitari ridotti.
«I radiofarmaci combinati con tecnologie di imaging avanzate ci permettono di colpire selettivamente le cellule tumorali, somministrando dosi di radiazioni molto più elevate rispetto ai metodi tradizionali, ma senza danneggiare i tessuti circostanti», afferma il Dr. Ilya Gipp, Chief Medical Officer per l’Oncologia in GE HealthCare. «Questo trattamento mirato comporta minori effetti collaterali, migliora la qualità della vita dei pazienti e riduce i costi complessivi dell’assistenza sanitaria.»
Terapie mirate e personalizzate
La teranostica integra diagnostica e terapia per guidare il trattamento di tumori e altre patologie. Grazie all’integrazione di algoritmi AI con scansioni PET o SPECT, è possibile analizzare dati medici complessi, come immagini diagnostiche, informazioni genetiche, risultati di laboratorio e cartelle cliniche, per identificare il tumore polmonare in modo più tempestivo e accurato.
La teranostica guida anche la radioterapia, basata sull'uso di farmaci radioattivi come quelli contenenti il Fluoro -18 (F18), in funzione del profilo genetico del paziente, dell’età e dello stadio della malattia. Sempre grazie alla teranostica il medico può attuare il medico può attuare un monitoraggio più efficace della risposta al trattamento, riducendo in generale i tempi di esame e ottimizzando la gestione complessiva del paziente.
Il futuro è dell'immunoterapia
Le nuove frontiere dell’immunoterapia, come le terapie CAR-T, stanno rivoluzionando l’approccio al trattamento del tumore polmonare, trasformando il sistema immunitario del paziente in un’arma mirata contro la malattia. In questo scenario in rapida evoluzione, GE HealthCare è impegnata nello sviluppo di soluzioni che permettano ai clinici di raccogliere e integrare un volume sempre maggiore di dati, con l’obiettivo di comprendere meglio le caratteristiche dei singoli tumori e prevedere con maggiore precisione la tossicità dei trattamenti.
Una sfida cruciale resta però quella dell’aderenza terapeutica. «L’abbandono della terapia è un problema serio, soprattutto nel tumore polmonare», avverte il Dr. Fred R. Hirsch, Direttore Esecutivo del Center for Thoracic Oncology e Co-Direttore del Center of Excellence for Thoracic Oncology presso il Tisch Cancer Institute del Mount Sinai. «La cosa peggiore è iniziare il trattamento giusto e vedere il paziente interromperlo. Servono più dati precoci sulla tossicità per evitare queste interruzioni.»
Per migliorare gli esiti clinici e alleggerire il carico sui professionisti sanitari, è fondamentale investire in tecnologie che favoriscano l’integrazione dei dati tra le diverse discipline. Solo così sarà possibile offrire strumenti diagnostici e terapeutici avanzati, capaci di favorire diagnosi precoci e trattamenti personalizzati.
