Tumori: accordo ACC e INFN per sfruttare potenza calcolo

(ANSA) - ROMA, 20 GEN - Sinergie proprie di una Rete e potenza di calcolo, in questo caso dell'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, consentiranno una migliore caratterizzazione di tumori con prevalenza nettamente inferiore ai big killer, patologie rare che in Italia sono diagnosticate nell'ordine di poche centinaia o migliaia l'anno e che quindi, se analizzate singolarmente, non raggiungerebbero un potere statistico adeguato.
    Di questo progetto, UNIC, è incaricato il Working Group di Genomica e Informatica di Alleanza Contro il Cancro (ACC), la Rete Oncologica Nazionale fondata dal Ministero della Salute presieduta dal professor Ruggero De Maria. In UNIC sono ingaggiati 16 dei 28 IRCCS associati.
    "La nostra attività - spiega il coordinatore del WG, Luca Mazzarella, basato allo IEO di Milano - ha promosso l'implementazione di metodologie di analisi molecolare avanzata nella pratica clinica, previlegiando tecnologie sostenibili e facilmente interoperabili in contesti clinici di ampio interesse, su patologie di elevata incidenza e mortalità.
    Abbiamo creato una infrastruttura nazionale di raccolta ed interpretazione dei dati strumentale. Ora, l'applicazione di tecnologie più avanzate di sequenziamento ci consentirà di incrementare in modo significativo la comprensione di patologie estremamente rare e, perciò prive di sufficienti dati in letteratura per identificare alterazioni potenzialmente actionable".
    Sono 5 le neoplasie individuate sull'esperienza di Istituti coinvolti, disponibilità di dati e campioni e capacità di creare sinergie: angiosarcomi mammari, colangiocarcinomi, tumori timici, neuroendocrini e a cellule di Merkel. Per il presidente di ACC, Ruggero De Maria, "i tumori rari hanno la necessità di essere studiati e trattati attraverso strutture di rete, in modo da condividere le esperienze e sperimentare nuovi protocolli clinici. ACC ha il vantaggio di poter offrire ai pazienti anche una serie di tecnologie di analisi molto sofisticate che possono favorire l'identificazione dei migliori percorsi diagnostici e terapeutici - ha concluso - Il progetto UNIC contribuirà in maniera significativa a progredire in questa direzione". (ANSA).