IBM, il Cancer Institute del New Jersey (CINJ), Centro di Eccellenza della University of Medicine and Dentistry, e la Rutgers, l’Universitá di Stato del New Jersey, hanno annunciato un progetto congiunto di ricerca per lo sviluppo di strumenti diagnostici avanzati che consentirá di migliorare l’accuratezza nel prevedere le reazioni dei pazienti ai cicli di trattamento e relativi risultati clinici
Attraverso l’utilizzo di tecnologie informatiche e di imaging che facilitano le operazioni di comparazione tra i vari studi su tessuti e cellule tumorali e referti radiologici, medici e ricercatori saranno in grado di ottenere prognosi piú accurate sulle patologie tumorali, pianificazioni terapeutiche piú personalizzate e di conseguenza, potranno sviluppare nuovi farmaci contro il cancro.
Questa iniziativa é la prosecuzione del progetto “Help Defeat Cancer” (HDC) in cui il World Community Grid IBM era stato utilizzato per dimostrare l’efficacia della caratterizzazione dei diversi tipi e stadi della malattia sulla base di modelli di macchie di base evidenziati nelle immagini digitali dei tessuti cancerosi. Il World Community Grid é un supercomputer virtuale che acquisisce le proprie risorse da migliaia di persone che hanno deciso di rendere disponibili i propri computer, quando non vengono utilizzati.
Traendo vantaggio dai risultati sperimentali raccolti durante il progetto HDC, il gruppo di ricerca ha recentemente ottenuto una sovvenzione di 2.5 milioni di dollari attraverso il sistema dei finanziamenti del National Insitutes of Health.
L’obiettivo primario di questo progetto é creare un sistema di supporto alle attivitá decisionali che permetta a ricercatori, medici e scienziati di analizzare e classificare automaticamente immagini di campioni tumorali con maggiore precisione. Diverrá inoltre uno strumento prezioso per supportare la scelta di trattamenti personalizzati sulla base delle reazioni ai trattamenti da parte di altri pazienti con profili di espressione proteica e patologie tumorali simili.
Il team di ricerca sta ampliando la prima fase del progetto che si é concentrata sullo studio dei tumori del seno, colon, testa e collo, anche ad altri tipi di tumore. Grazie al progetto del World Community Grid, il CINJ ha creato una biblioteca di riferimento contenente un insieme di profili che si é dimostrata uno strumento affidabile per eseguire analisi di mocroarray di tessuto ad alto throughput.
I ricercatori del CINJ stanno anche realizzando un Centro di High-Throughput Data Analysis per la ricerca sul cancro che consentirá di avere accesso a risorse informatiche all’avanguardia, per cui IBM istituirá uno Shared University Research Award. L’obiettivo principale del Centro é quello di sviluppare algoritmi per il riconoscimento dei modelli in grado di tener conto simultaneamente delle informazioni contenute in campioni cancerosi archiviati in formato digitale, immagini radiologiche e analisi genomiche e proteomiche per una migliore valutazione dell’insorgenza e sviluppo della malattia.
David J. Foran, Ph.D., direttore del Center for Biomedical Imaging & Informatics di CINJ e professore di patologia e medicina di laboratorio presso UMDNJ-Robert Wood Johnson Medical School, é la persona che guida il progetto. “Il World Community Grid ci ha permesso di confermare l’importanza dei nostri algoritmi per il riconoscimento di modelli e dati imaging e realizzare una biblioteca di riferimento con profili di espressione per oltre 100.000 immagini digitali di campioni tumorali.
L’obiettivo che vogliamo raggiungere grazie alle sovvenzioni NIH é espandere ulteriormente la biblioteca aggiungendo i profili di espressioni per una gamma piú ampia di patologie, e grazie alle soluzioni tecnologiche, intendiamo renderla accessibile alle comunitá cliniche e di ricerca sotto forma di software facilmente utilizzabile in modalitá grid. Utilizzando siti mirror al CINJ e alla Ohio State University e con il sostegno del programma NIH per il cancer Biomedical Informatics Grid (caBIG) finanziato da NIC, speriamo di poter adottare queste tecnologie anche in altri centri di ricerca contro il cancro nel resto del paese” ha spiegato il Dott. Foran.
Leiguang Gong, Ph.D., del T.J. Watson Research Center di IBM, é a capo di un team di esperti in informatica medica e di imaging ad elevate prestazioni. In questa iniziativa , lui e i suoi colleghi dei laboratori tecnici e di ricerca IBM collaboreranno strettamente con il gruppo del Dott. Foran al CINJ e con gli investigatori della Rutgers University. Co-investigatori principali del progetto sono il Prof. Gyan Bhanot, membro del CINJ e professore di ingegneria biomedica al BioMaPS Institute della Rutgers University, riconosciuto a livello internazionale come valido biologo computazionale nella ricerca contro il cancro e esperto di primo piano nella genetica evoluzionistica; e il Prof. Manish Parashar, professore di ingegneria informatica ed elettrotecnica e direttore associato del Center for Advanced Information Processing (CAIP) alla Rutgers University, riconosciuto a livello internazionale per la sua competenza nelle tecniche informatiche distribuite e autonome.
Come contributo al nuovo Centro, IBM donerá un sistema High Performance P6 570 Series Class Systems, che aggiungerá potenza computazionale al progetto. Il Centro sfrutterá la tecnologia grid per fornire accesso al software e al database ai colleghi investigatori della Arizona University, Ohio University e University of Pennsylvania School of Medicine. Il consorzio fungerá da test di prova in rete per l’ottimizzazione del software nella fase iniziale.
Collaborazione innovativa
Uno dei punti focali del progetto sará quello di promuovere l’interazione e lo scambio di idee innovative tra persone con competenze eterogenee: scienze informatiche e ingegneristiche, fisica, matematica e scienze statistiche, scienze biologiche e medicina. La Rutgers University svolgerá un ruolo fondamentale nel progetto e si occuperá di ogni eventuale problematica in ambito di tecniche informatiche distribuite e computazionali a livello di sistema o applicazione.
I ricercatori IBM lavoreranno on-site presso il CINJ o all’universitá di Rutgers per sviluppare metodologie all’avanguardia di elaborazione delle immagini, machine learning e riconoscimento dei modelli attraverso analisi approfondite dei dati a disposizione e sfruttando la potenza computazionale delle tecnologie e piattaforme IBM di ultima generazione. Il centro inoltre collaborerá strettamente con il NSF Industry/University Cooperative Research Center on Automatic Computing (CAC) che verrá allestito alla Rutgers University. Il CAC condurrá ricerche sulle tecnologie core per realizzare sistemi e applicazioni autonome, che porteranno benefici al centro stesso. Inoltre l’iniziativa offrirá opportunitá di internato ai candidati per il dottorato di ricerca (Ph.D) alla Graduate School of Biomedical Sciences presso la UMDNJ-Robert Wood Johnson Medical School e la Rutgers University, incoraggiando e raccomandando gli studenti piú brillanti a lavorare nel laboratorio T.J. Watson di IBM all’inizio di quest’anno.
