Il suo algoritmo (e l'IA) contro il cancro al seno: la rivoluzione di Alessia a Unipa

Dar vita a un algoritmo per contrastare il cancro e cercare di trovare una cura sfruttando anche le potenzialità dell'intelligenza artificiale: è questo l'obiettivo di Alessia Bono, dottoressa di ricerca in "Scienze Molecolari e Biomolecolari" del dipartimento di "Scienze e Tecnologie Biologiche Chimiche e Farmaceutiche".

Classe '97 e originaria di Campobello di Mazara, Alessia è la ricercatrice dell'Università degli Studi di Palermo che ha conseguito un importante risultato per la sua carriera accademica.

Ha ottenuto il Grant Post-Doctoral Fellowship 2025, finanziato da "Fondazione Umberto Veronesi (FUV)" su bando competitivo per il progetto B.R.E.A.S.T. che sta per Breast canceR Enhanced AI Supported Therapy (in italiano è "terapia supportata dall'intelligenza artificiale avanzata per il cancro al seno", ndr).

«Mi sono laureata nel luglio del 2021 e a novembre dello stesso anno ho intrapreso il dottorato con lo stesso gruppo di ricerca con cui avevo lavorato prima - ci racconta Alessia-. Sin dall'inizio, mi sono occupata di machine learning (un campo dell'intelligenza artificiale che si occupa dello sviluppo di algoritmi in grado di apprendere dai dati e, nel caso del settore medico, di elaborare diagnosi e trattamenti sanitari che siano più compatibili con gli utenti in cura, ndr).L'idea dell'algoritmo è nata in gruppo. Noi lavoriamo nell'ambito anti-tumorale soprattutto per il contrasto del cancro al seno e del triplo negativo che è quello più difficile da trattare.

Abbiamo pensato "perché non sfruttare l'intelligenza artificiale per qualcosa di stimolante e che possa dare un contributo alla scienza e a chi è affetto da questa patologia?"».

Recentemente il meccanismo dell'intelligenza artificiale sta prendendo piede in qualsiasi settore e non sempre viene compreso, anzi spesso viene screditato perché si considera poco attendibile e non funzionale.

Per il campo medico-sanitario può essere una risorsa preziosa per identificare patologie complesse da curare come il cancro, nella speranza che un giorno vengano bloccate sul nascere per quanto possibile.

Quindi, con lo studio portato avanti da Alessia e dal suo team, viene elaborato un database che raccoglie i cosiddetti "profili dei pazienti", correlati a dati clinici di chi è stato sottoposto a una cura anti-tumorale.

«I profili dei pazienti - spiega Alessia- sono l'unione del corredo genomico e proteomico e cioè l'insieme completo di proteine e geni presenti nell'utente e sono informazioni essenziali per avere una diagnosi accurata.

Io e il team abbiamo deciso di mettere insieme le nostre conoscenze per realizzare l'algoritmo che legge per ogni utente questi dati, li memorizza così che quando l'oncologo conoscerà il profilo proteomico e genomico del paziente, l'IA suggerirà per lui la migliore terapia. Abbiamo già scritto il progetto, l'algoritmo lo stiamo sviluppando e ad aprile inizieremo quest'avventura».

Lo studio sarà condotto con la supervisione della prof.ssa Annamaria Martorana, Principal Investigator, all’interno del laboratorio di Molecular Modeling di cui è responsabile il professore Antonino Lauria.

«Il nostro gruppo di ricerca lavora da anni sulle tecniche di Molecular Modeling e Machine Learning per l’identificazione di terapie mirate e personalizzate – spiega la professoressa Martorana – Il progetto B.R.E.A.S.T. rappresenta un passo avanti significativo nella lotta contro il tumore al seno triplo negativo.

L’algoritmo sarà progettato per correlare i dati genomici e proteomici del paziente con la risposta clinica post trattamento chemioterapico. Un’interfaccia intuitiva permetterà ai medici di inserire facilmente i dati del paziente e ottenere il protocollo terapeutico più indicato».

Da sempre proiettata verso il mondo scientifico, Alessia ci racconta un po' com'è nata la sua passione che è diventata la sua professione: «Ho sempre nutrito curiosità e amore per i numeri e dopo il liceo scientifico mi sono iscritta alla facoltà di "Chimica e tecnologie farmaceutiche" di Unipa.

Al primo anno avevo l'ambizione di diventare medico, ma poi ho abbandonato questa strada perché mi sono appassionata alla chimica.

Ho concluso questa prima parte dei miei studi con una tesi sperimentale nel 2021 sempre dedicata all'analisi antitumorale. Adoro stare in laboratorio e grazie a quest'esperienza ho pensato al dottorato.

Dopo aver vinto il concorso di ricerca, sono iniziati questi tre anni durante i quali ho trascorso 6 mesi circa a Oxford.

Ho frequentato la realtà dello "spin off" che non è altro che "un'azienda" in cui lavorano professori universitari in team e collaborano con altre università per sviluppare determinati progetti.

Nonostante quei mesi si siano conclusi, rimarranno per sempre con me. Oxford è un punto di riferimento per me e per la mia carriera. Amo quello che faccio ogni giorno perché sono riuscita a coniugare matematica, chimica e informatica e non posso che essere felice.

Sono sempre stata attratta da tutto ciò che è scienza e lo conferma anche la mia serve tv preferita che non può non essere "The Big Bang theory".

Come ogni cosa sono tanti i pro e i contro di questo mondo in cui sono immessa - conclude Alessia-. Per un successo a volte ci sono dieci fallimenti e può risultare molto stressante. Non sempre riesci, ma quando fai quadrare tutto è bellissimo».