{"id":392101,"date":"2024-12-29T14:00:00","date_gmt":"2024-12-29T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/gestire-le-sfide-dare-forma-alle-innovazioni\/"},"modified":"2024-12-29T12:59:34","modified_gmt":"2024-12-29T11:59:34","slug":"gestire-le-sfide-dare-forma-alle-innovazioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/gestire-le-sfide-dare-forma-alle-innovazioni\/","title":{"rendered":"Gestire le sfide, dare forma alle innovazioni"},"content":{"rendered":"\n

Il networking interdisciplinare e lo scambio di esperienze personali sono essenziali per la cooperazione internazionale. Circa 5500 partecipanti hanno preso parte al DGHO di Basilea. Il pi\u00f9 grande congresso per questo settore specialistico nel mondo di lingua tedesca ha offerto un programma scientifico e formativo completo, che ha dimostrato chiaramente la rapida crescita delle conoscenze nella diagnosi e nel trattamento delle malattie ematologiche e oncologiche. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il tenore di base della conferenza annuale era una discussione aperta sui risultati della ricerca attuale e sull’apprendimento reciproco in piattaforme interdisciplinari e interprofessionali. Un’attenzione particolare \u00e8 stata rivolta agli sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI). In particolare, in ematologia e oncologia medica, l’AI ha un grande potenziale per rendere le diagnosi pi\u00f9 precise e ottimizzare gli approcci terapeutici, nonch\u00e9 per rendere la ‘medicina personalizzata ancora pi\u00f9 personalizzata’. Gli esperti partecipanti hanno discusso come le nuove possibilit\u00e0 possono essere utilizzate nella pratica clinica, dalla diagnosi precoce alla terapia personalizzata. In vista dell’assegnazione dei Premi Nobel per la Fisica e la Chimica di quest’anno ai pionieri della ricerca sull’IA, il Prof. Dr med. Jakob Nikolas Kather, Professore di Intelligenza Artificiale in Medicina presso la Facolt\u00e0 di Medicina e la Facolt\u00e0 di Informatica dell’Universit\u00e0 Tecnica di Dresda e Presidente del Gruppo di Lavoro DGHO sull’Intelligenza Artificiale in Ematologia e Oncologia, ha<\/em> dichiarato: “I risultati della ricerca premiata sottolineano l’enorme importanza di questa tecnologia per la medicina e aprono nuove strade per terapie personalizzate che mirano specificamente ai meccanismi molecolari delle cellule tumorali”. <\/p>\n\n

Cancro al seno e AI<\/h3>\n\n

Ad esempio, uno studio ha valutato l’impatto di una piattaforma guidata dall’AI su diversi aspetti chiave: l’allineamento delle aspettative pre-trattamento e post-trattamento dei pazienti, i risultati estetici, la soddisfazione dei pazienti, la soddisfazione dell’immagine corporea, l’utilizzo delle risorse sanitarie e la qualit\u00e0 di vita complessiva [1]. Una sfida importante \u00e8 stata l’integrazione di varie funzionalit\u00e0 in una piattaforma multilingue. L’approccio CINDERELLA \u00e8 integrato nel sistema di cartelle cliniche elettroniche (EHR) CANKADO. Gli operatori sanitari accedono all’applicazione via Internet, mentre i pazienti utilizzano un’applicazione speciale per smartphone. Lo studio, iniziato nell’aprile 2024, ha finora arruolato 352 dei 1030 pazienti previsti (34%). Di questi, 174 (49%) sono stati assegnati al gruppo di intervento e 178 (51%) al gruppo di controllo. I risultati completi sono quindi ancora in attesa, ma il potenziale dell’approccio CINDERELLA di rivoluzionare il coinvolgimento delle pazienti e l’ottimizzazione del trattamento nella cura del cancro al seno \u00e8 promettente. <\/p>\n\n

Effetti del trapianto di cellule staminali<\/h3>\n\n

Nel trapianto allogenico di cellule staminali ematopoietiche (alloHSCT), le cellule staminali di un donatore compatibile con l’HLA vengono trasferite al paziente per sostituire il sistema ematopoietico e distruggere le cellule tumorali rimanenti, il che \u00e8 noto come effetto “graft-versus-leukaemia” (GvL). Tuttavia, le cellule T del donatore possono anche attaccare i tessuti sani non ematopoietici e causare la malattia del trapianto contro l’ospite (GvHD). Sono stati identificati due gruppi di antigeni HLA-II-resistenti, il cui comportamento differisce da HLA-DM. Gli antigeni resistenti al DM si presentano quando \u00e8 espresso HLA-DM, mentre gli antigeni sensibili al DM richiedono l’inibizione di HLA-DM da parte di HLA-DO. A causa del profilo di espressione selettivo di HLA-DO, gli antigeni sensibili al DM non possono essere presentati su tessuti non ematopoietici, anche in condizioni infiammatorie. Poich\u00e9 l’HLA-DP \u00e8 spesso non corrispondente nei trapianti da donatore non consanguineo, \u00e8 stato ipotizzato che le cellule T CD4+ che mirano agli antigeni sensibili alla DM in un allele HLA-DP non corrispondente possano essere un modo efficace per ottenere un effetto GvL senza indurre GvHD [2]. <\/p>\n\n

Per identificare le cellule T che riconoscono gli antigeni sensibili al DM, le cellule T CD4+ isolate da un donatore con mancata corrispondenza HLA-DP sono state co-coltivate con HeLa + li + HLA-DP. Le cellule T attivate sono state isolate in base all’espressione del CD137 ed espanse clonalmente. I cloni di cellule T sono stati caratterizzati analizzando il loro riconoscimento contro HeLa + Ii +\/- HLA-DP +\/- HLA-DM, linee cellulari ematopoietiche maligne, cellule B infettate da EBV e il loro profilo citochinico. Per verificare se il numero di cellule T che mirano agli antigeni sensibili o resistenti al DM sia correlato agli esiti clinici, sono state analizzate le frequenze durante l’HSCT allogenico. Sono stati isolati singoli cloni da 4 donatori e la loro frequenza \u00e8 stata misurata nel tempo mediante sequenziamento dell’RNA. Inoltre, la frequenza relativa di questi cloni \u00e8 stata analizzata in 35 pazienti durante il decorso della malattia, utilizzando la citometria a flusso. Su 105 cloni di cellule T isolati da 9 donatori, 79 erano diretti contro antigeni sensibili al DM. I cloni delle cellule T hanno mostrato il riconoscimento di linee cellulari ematopoietiche maligne e la sensibilit\u00e0 al DM \u00e8 stata confermata dalla dipendenza dell’attivazione delle cellule T in presenza di HLA-DO. I test contro EBV-LCL di donatori diversi hanno confermato il riconoscimento di antigeni monomorfi, indicando potenziali applicazioni cliniche. <\/p>\n\n

Congresso: Riunione annuale della DGHO, OeGHO, SGMO e SGH<\/em><\/p>\n\n

Letteratura:<\/p>\n\n

    \n
  1. Schink\u00f6the T, et al: L’approccio CINDERELLA: l’Intelligenza Artificiale abilita il processo decisionale condiviso nella chirurgia del cancro al seno. V83. DGHO 2024.<\/li>\n\n\n\n
  2. Korn K, et al: Identificazione di cellule T CD4+ che mirano ad antigeni sensibili al DM presentati su alleli HLA-DP non corrispondenti, come mediatori di un effetto selettivo di trapianto contro la leucemia. V114. DGHO 2024.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    <\/p>\n\n

    InFo ONKOLOGIE & H\u00c4MATOLOGIE 2024; 12(6): 18 (pubblicato il 11.12.24, prima della stampa)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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