{"id":2276,"date":"2023-03-06T11:23:41","date_gmt":"2023-03-06T10:23:41","guid":{"rendered":"https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/2023\/03\/06\/lapprendimento-federato-per-predire-la-risposta-alla-chemioterapia-nel-tumore-mammario-triplo-negativo\/"},"modified":"2023-10-30T17:39:15","modified_gmt":"2023-10-30T16:39:15","slug":"lapprendimento-federato-per-predire-la-risposta-alla-chemioterapia-nel-tumore-mammario-triplo-negativo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/it\/notizie-e-aggiornamenti\/lapprendimento-federato-per-predire-la-risposta-alla-chemioterapia-nel-tumore-mammario-triplo-negativo\/","title":{"rendered":"L\u2019apprendimento federato per predire la risposta alla chemioterapia nel tumore mammario triplo negativo"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"2276\" class=\"elementor elementor-2276 elementor-1746\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section 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terapeutiche limitate; per la malattia non metastatica l&#8217;attuale standard di cura \u00e8 la chemioterapia neoadiuvante, ma poich\u00e9 la tipizzazione molecolare non viene eseguita di routine nella pratica clinica quotidiana, la maggior parte delle pazienti con tumore mammario triplo negativo in fase iniziale riceve una chemioterapia neoadiuvante a base di antracicline e taxani, con un&#8217;efficacia del trattamento che varia in maniera sostanziale tra le pazienti. Un nuovo studio <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-022-02155-w\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pubblicato su Nature Medicine<\/a> mostra che la risposta alla chemioterapia potrebbe essere prevista utilizzando l&#8217;apprendimento federato, aiutando a scegliere in anticipo trattamenti adeguati per le pazienti.<br \/>L&#8217;apprendimento federato \u00e8 una tecnica di apprendimento automatico (machine learning, ML) che consente di eseguire analisi multicentriche senza raggruppare i dati a livello centrale.<br \/><span style=\"color: var( --e-global-color-20efccf ); letter-spacing: 0px; word-spacing: var( --e-global-typography-text-word-spacing ); background-color: var( --e-global-color-c696dce );\">Nell&#8217;apprendimento federato viene installato un software sicuro e autorizzato in ogni centro ospedaliero, che consente il training di modelli di ML su ogni set di dati locale per poi scambiarli tra i centri in modo sicuro e tracciabile, arrivando a un unico modello globale dopo aver visto indirettamente i dati di tutti i centri. Come affermano gli autori, \u00abPreservando il controllo e la propriet\u00e0 dei dati alle istituzioni originarie e consentendo al tempo stesso la collaborazione, questo approccio pu\u00f2 rivoluzionare la ricerca biomedica, in particolare per malattie relativamente rare come il cancro al seno triplo negativo, raggiungendo una massa critica di dati sufficiente al training di modelli di ML di alta qualit\u00e0. Tuttavia, la complessit\u00e0 della sua implementazione in una rete di ospedali nel mondo reale ne ha ostacolato i progressi e finora gli studi sull&#8217;apprendimento federato si sono limitati principalmente alle simulazioni\u00bb. Gli autori hanno eseguito un&#8217;analisi di apprendimento federato sui dati del carcinoma mammario triplo negativo di due distinti ospedali utilizzando informazioni cliniche e provenienti dall\u2019analisi del tessuto tumorale per prevedere la risposta alla chemioterapia neoadiuvante; hanno quindi confrontato il potere predittivo dei modelli di apprendimento federato con quello dei modelli locali basati sull&#8217;istologia o sui dati utilizzati nella pratica clinica. I risultati mostrano che i modelli di ML che si basano sull\u2019istologia possono prevedere la risposta alla chemioterapia neoadiuvante, ma che l&#8217;addestramento collaborativo dei modelli di ML migliora ulteriormente le prestazioni e oltre a evidenziare biomarcatori noti potrebbe generare ipotesi su potenziali nuovi biomarcatori. \u00abQuesto studio proof of concept, in cui l&#8217;apprendimento federato viene applicato a set di dati del mondo reale, apre la strada alla futura scoperta di biomarcatori utilizzando set di dati senza precedenti. L\u2019apprendimento federato collaborativo \u00e8 una strada promettente per nuove scoperte in malattie complesse e rare, come il carcinoma mammario triplo negativo, poich\u00e9 l&#8217;eterogeneit\u00e0 delle coorti messe in correlazione fra loro offre un quadro pi\u00f9 accurato e completo rispetto agli studi isolati\u00bb, concludono gli autori.<\/span><\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-50 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ff80bfd\" data-id=\"ff80bfd\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d584a33 elementor-hidden-desktop elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d584a33\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">L\u2019apprendimento federato per predire la risposta alla chemioterapia nel tumore mammario triplo negativo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31eed99 elementor-hidden-desktop elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"31eed99\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Questo modello multicentrico di apprendimento automatico migliora la performance dei modelli locali nel prevedere la risposta alla chemioterapia neoadiuvante nel tumore mammario triplo negativo <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db70ac0 elementor-hidden-desktop elementor-widget elementor-widget-post-info\" data-id=\"db70ac0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"post-info.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"elementor-inline-items elementor-icon-list-items elementor-post-info\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<li class=\"elementor-icon-list-item elementor-repeater-item-841733a elementor-inline-item\" itemprop=\"datePublished\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/it\/2023\/03\/06\/\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-icon-list-text elementor-post-info__item elementor-post-info__item--type-date\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<time>Marzo 6, 2023<\/time>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-18a8b80 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"18a8b80\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"480\" src=\"https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Federate-learning-1024x615.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-2228\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Federate-learning-1024x615.jpg 1024w, https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Federate-learning-300x180.jpg 300w, https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Federate-learning-768x461.jpg 768w, https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Federate-learning-18x12.jpg 18w, https:\/\/fondazionemichelangelo.org\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Federate-learning.jpg 1536w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-994ce4b elementor-hidden-desktop elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"994ce4b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Il carcinoma mammario triplo negativo ha una prognosi infausta e opzioni terapeutiche limitate; per la malattia non metastatica l&#8217;attuale standard di cura \u00e8 la chemioterapia neoadiuvante, ma poich\u00e9 la tipizzazione molecolare non viene eseguita di routine nella pratica clinica quotidiana, la maggior parte delle pazienti con tumore mammario triplo negativo in fase iniziale riceve una chemioterapia neoadiuvante a base di antracicline e taxani, con un&#8217;efficacia del trattamento che varia in maniera sostanziale tra le pazienti. Un nuovo studio pubblicato su Nature Medicine mostra che la risposta alla chemioterapia potrebbe essere prevista utilizzando l&#8217;apprendimento federato, aiutando a scegliere in anticipo trattamenti adeguati per le pazienti.<br \/>L&#8217;apprendimento federato \u00e8 una tecnica di apprendimento automatico (machine learning, ML) che consente di eseguire analisi multicentriche senza raggruppare i dati a livello centrale.<br \/>Nell&#8217;apprendimento federato viene installato un software sicuro e autorizzato in ogni centro ospedaliero, che consente il training di modelli di ML su ogni set di dati locale per poi scambiarli tra i centri in modo sicuro e tracciabile, arrivando a un unico modello globale dopo aver visto indirettamente i dati di tutti i centri. Come affermano gli autori, \u00abPreservando il controllo e la propriet\u00e0 dei dati alle istituzioni originarie e consentendo al tempo stesso la collaborazione, questo approccio pu\u00f2 rivoluzionare la ricerca biomedica, in particolare per malattie relativamente rare come il cancro al seno triplo negativo, raggiungendo una massa critica di dati sufficiente al training di modelli di ML di alta qualit\u00e0. Tuttavia, la complessit\u00e0 della sua implementazione in una rete di ospedali nel mondo reale ne ha ostacolato i progressi e finora gli studi sull&#8217;apprendimento federato si sono limitati principalmente alle simulazioni\u00bb. Gli autori hanno eseguito un&#8217;analisi di apprendimento federato sui dati del carcinoma mammario triplo negativo di due distinti ospedali utilizzando informazioni cliniche e provenienti dall\u2019analisi del tessuto tumorale per prevedere la risposta alla chemioterapia neoadiuvante; hanno quindi confrontato il potere predittivo dei modelli di apprendimento federato con quello dei modelli locali basati sull&#8217;istologia o sui dati utilizzati nella pratica clinica. I risultati mostrano che i modelli di ML che si basano sull\u2019istologia possono prevedere la risposta alla chemioterapia neoadiuvante, ma che l&#8217;addestramento collaborativo dei modelli di ML migliora ulteriormente le prestazioni e oltre a evidenziare biomarcatori noti potrebbe generare ipotesi su potenziali nuovi biomarcatori. \u00abQuesto studio proof of concept, in cui l&#8217;apprendimento federato viene applicato a set di dati del mondo reale, apre la strada alla futura scoperta di biomarcatori utilizzando set di dati senza precedenti. L\u2019apprendimento federato collaborativo \u00e8 una strada promettente per nuove scoperte in malattie complesse e rare, come il carcinoma mammario triplo negativo, poich\u00e9 l&#8217;eterogeneit\u00e0 delle coorti messe in correlazione fra loro offre un quadro pi\u00f9 accurato e completo rispetto agli studi isolati\u00bb, concludono gli autori.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f45716b elementor-hidden-tablet elementor-hidden-mobile elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f45716b\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a089ce7\" 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