Parte da un’analisi intelligente dei dati per arrivare a diagnosi e terapie più precise per ciascun paziente
L’idea che promette di rivoluzionare il futuro della medicina è di Simona Rombo, docente di Computer Science presso l’Università degli Studi di Palermo, nasce dalla sua ricerca di frontiera in bioinformatica ed è alla base di un complesso sistema che ha sviluppato con Kazaam Lab, la startup che ha fondato insieme a Simona Panni, ricercatrice in biologia, e Salvatore Morfea, architetto del software, a cui si sono aggiunte le competenze di Mariella Bonomo, studentessa di dottorato con una certificazione di Data Scientist. Assistiti dal Consorzio ARCA, nell’ambito della rete europea EIT Health InnoStars, in soli due anni l’idea iniziale è diventata un prototipo, poi un vero e proprio prodotto.
Kazaam eHealth è una piattaforma digitale, basata su tecnologie di big data e intelligenza artificiale, che fornisce supporto alle decisioni ai professionisti del sistema sanitario, superando i limiti della medicina tradizionale e permettendo loro di praticare con successo la medicina di precisione.
«Finora, la medicina tradizionale ha assegnato lo stesso trattamento a tutti i pazienti affetti dalla stessa patologia, con cure che soltanto nel 20% dei casi hanno successo, soprattutto quando si tratta di malattie complesse come il diabete, il mieloma multiplo o le malattie autoimmuni – spiega Simona Rombo. – Per questo motivo si è cominciato a guardare al futuro con un nuovo approccio, la medicina di precisione, che mira a fornire trattamenti specializzati a seconda della categoria dei pazienti, per migliorarne l’aderenza e ridurne gli effetti collaterali. Purtroppo però la medicina di precisione ad oggi può essere applicata solo a pochissime patologie perlopiù di natura oncologica, perché per tutte le altre non ci sono sufficienti informazioni».
Kazaam eHealth cerca di allargare l’insieme di informazioni a disposizione, integrando ai dati provenienti dai test clinici sui pazienti miliardi di dati che provengono da esperimenti su dna, proteine, interazioni molecolari, associazioni genotipo-fenotipo e tantissimi altri tipi di annotazioni biologiche e medicali che vengono quotidianamente prodotti all’interno di laboratori accreditati e distribuiti in tutto il mondo, ed elaborandoli attraverso complessi algoritmi di intelligenza artificiale con l’obiettivo di fornire suggerimenti automatici ai medici che devono decidere quali terapie possano essere più efficaci e avere meno effetti collaterali per uno specifico paziente.
Informatica e biologia quindi ma anche esperienze provenienti dal mondo accademico e dal mondo dell’industria, competenze complementari che hanno rappresentato un elemento di successo per la startup palermitana che è in fase di ottenimento del brevetto per la sua invenzione. Si è aggiudicata il secondo posto alla “StartCup Palermo” del 2019, è stata finalista al “Premio Nazionale per l’Innovazione”, è diventata spin-off dell’Università di Palermo, grazie al programma Start-ups Meet Pharma della rete EIT Health ha collaborato con la casa farmaceutica Amgen, nel 2020 ha vinto la Ris Innovation Call ottenendo un grant da 75mila euro, e quest’anno il premio di “GetIt!”, promosso da Cariplo Factory, con un investimento di 50mila euro da parte della Fondazione Social Venture Giordano Dell’Amore.
«Il ruolo del Consorzio ARCA è stato fondamentale. Rappresenta un’eccellenza sul territorio con delle competenze specializzate molto alte e una visione globale, – racconta Simona Rombo. – Ci ha indirizzati subito verso la rete EIT Health importantissima per il nostro percorso, perché ci ha permesso di entrare in contatto con il loro circuito di stakeholder, anche grazie a incontri one-to-one con istituti clinici e grosse case farmaceutiche come Pfizer e Roche».
Oggi Kazaam eHealth è a una versione alpha, può vantare un livello di accuratezza del 91% nell’associare correttamente diverse patologie e ha già conquistato l’interesse di Stati Uniti, Canada, Cina, Germania e Inghilterra. Nei primi mesi del 2022 si arriverà alla versione beta, con la customizzazione di una fetta dei servizi della piattaforma su una struttura ospedaliera specifica che il team sta selezionando e fare ingresso sul mercato.
