Sintesi del progetto
LDRscreen affronta uno dei problemi più critici dell’oncologia moderna: la mancanza di terapie efficaci per leucemie acute ad alto rischio e refrattarie. Le strategie terapeutiche attuali si basano su approcci genetici “binari”, utili solo per una piccola quota di pazienti, e non considerano la reale eterogeneità e dinamicità del tumore. Il progetto propone un cambio di paradigma grazie a un modello che identifica per primo la sensibilità farmacologica delle cellule leucemiche del paziente e poi utilizza dati multi omici per spiegare le basi biologiche della risposta.
Obiettivi
Il progetto mira a costruire una piattaforma clinico-computazionale in grado di selezionare rapidamente il farmaco più efficace per le leucemie acute tra migliaia di molecole approvate, integrando dati genomici, trascrittomici, proteomici e metabolomici con analisi fenotipiche e cliniche. La creazione di un Digital Twin per ogni paziente consente di simulare gli effetti terapeutici in silico e di guidare trattamenti personalizzati in contesti di forte urgenza clinica.
Problemi e necessità
Molti pazienti ad alto rischio non rispondono alle terapie standard per via della resistenza intrinseca o acquisita, mentre molte alterazioni biologiche non sono associate a farmaci disponibili. I modelli attuali non considerano la variabilità individuale né le caratteristiche delle forme rare di leucemia, spesso trattate come varianti di tumori più comuni. La spesa sanitaria per trattamenti inefficaci è elevata e le analisi tradizionali non consentono una selezione rapida e mirata delle terapie.
Soluzioni sviluppate
Il progetto ha implementato un’infrastruttura per l’analisi multi omica articolata in tre work package dedicati a caratterizzazione genomica e trascrittomica, screening funzionale ex vivo su librerie di farmaci approvati e analisi dei meccanismi di resistenza tramite studi metabolici e immunologici. L’uso combinato di risorse HPC, modelli di Deep Learning, database internazionali e sequenze di RNA di singole cellule abilita ricostruzioni molecolari di alta precisione e predizioni di risposta farmacologica. È stato avviato inoltre lo sviluppo di Digital Twin paziente-specifici capaci di integrare caratteristiche cliniche e multi‑omiche in modelli predittivi complessi.
Impatti
LDRscreen ha il potenziale di trasformare il trattamento delle leucemie refrattarie aumentando la sopravvivenza libera da progressione e riducendo costi e tempi dei trial clinici. La piattaforma potrà diventare un’infrastruttura nazionale per il drug testing ex vivo, favorendo la selezione precoce del trattamento ottimale e abilitando trial personalizzati. Il progetto contribuisce a migliorare l’accesso dei pazienti a terapie personalizzate e a sostenere la ricerca su farmaci riposizionabili per tumori rari e resistenti.
Settori di applicazione
Le soluzioni sviluppate apporteranno benefici in Oncologia Clinica, Ematologia, Ricerca Traslazionale e Industrie Farmaceutiche orientate al riposizionamento di farmaci. Sono previste inoltre applicazioni per servizi commerciali basati su DRP e integrazione della piattaforma in trial clinici prospettici.