C’è una giovane ingegnera che studia le immagini delle TAC per insegnare alle macchine a leggerle meglio. Ha solo 25 anni, è esperta di modellizzazione matematica, ed è convinta che in quei dati ci sia molto più valore clinico di quanto oggi riusciamo a sfruttare. Si chiama Angelica Iacovelli e va oltre ai progetti di ricerca. Ha sviluppato algoritmi con un obiettivo preciso: automatizzare le analisi delle TAC in ambito oncologico, un processo che ancora oggi in molti ospedali viene fatto a mano e da cui dipendono decisioni fondamentali. Prima fra tutte: il tipo di cura.
Ha studiato al Politecnico di Milano, ha fatto ricerca a Stanford, ha fondato una startup negli Stati Uniti e oggi lavora tra Milano e San Francisco. Collabora con l’oncologo Michele Ghidini del Policlinico di Milano e ha un sogno: «Fare in modo che la ricerca non resti chiusa nei paper, ma diventi uno strumento vero nelle mani dei medici».
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Sentirla parlare è una meraviglia.
«Abbiamo sviluppato un software che automatizza l’analisi delle immagini TAC per estrarre metriche fondamentali, che oggi non vengono usate. Tra queste metriche, per esempio, estraiamo la massa muscolare scheletrica. È proprio da questa metrica che si determina se un paziente oncologico è sarcopenico». Con precisione ti spiega che la sarcopenia è quella malattia in cui si perdono muscoli e forza e che secondo gli ultimi studi scientifici è correlata a un peggioramento degli esiti delle terapie e a una maggiore mortalità. «Oggi queste analisi sono effettuate manualmente o con strumenti pensati per la ricerca e non utilizzabili nella pratica clinica (hanno un margine di errore altissimo). Nessuno ha ancora introdotto un software clinicamente operativo per identificare la sarcopenia direttamente da immagini TAC. Il nostro obiettivo è proprio questo: portare questa tecnologia nella clinica, con risultati disponibili in meno di 2 secondi e senza la necessità dell’intervento di un esperto esterno, come per esempio un nutrizionista».
Nessuno ci ha mai pensato prima? «In ambito medico si fa innovazione molto lentamente. Ci si scontra con la regolamentazione, la politica, i tempi lunghi. È difficile, così spesso chi ci prova molla il colpo. Ma qualcuno deve farlo. E se non lo fa nessuno, lo faccio io».
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Angelica lavora con modelli matematici e algoritmi di intelligenza artificiale applicati all’analisi di immagini mediche. «Utilizzo, tra le altre cose, reti neurali e tecniche di segmentazione basate sulle Hounsfield Units (valori di densità contenuti nelle TAC), per distinguere automaticamente i diversi tessuti corporei – come muscoli, grasso viscerale e sottocutaneo – e ricavarne metriche clinicamente rilevanti».
La sua storia parte da Bari. Cresce tra Grumo Appula e Palo del Colle, due paesi nell’entroterra barese. Figlia unica, origini umili. «Mio padre era un bidello, mia madre si occupava della casa. Non abbiamo mai avuto molte risorse, per studiare abbiamo fatto grandi sacrifici».
Dopo il liceo, sceglie Ingegneria Civile al Politecnico di Milano. Non è un percorso lineare: «A un certo punto mi sono trovata a studiare il calcestruzzo e ho capito che non era quello che volevo fare». Si ferma, riflette, cambia. Si iscrive a Ingegneria Matematica: «Mi piaceva l’idea di acquisire strumenti solidi, da applicare poi in ambiti diversi — biomedicina, finanza, statistica». Durante gli anni universitari vince diverse borse di studio, va all’estero, un anno in Spagna, uno in India. Poi si laurea e arriva l’occasione che cambia tutto: fare ricerca a Stanford. «Anche in quel momento dovevo cercare fondi per potermi trasferire. Ho iniziato a parlare con tutti, a scrivere ovunque, ho applicato per ogni borsa di studio possibile, anche a quelle per cui non avevo i requisiti».
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Alla fine, viene selezionata dalla Ermenegildo Zegna Founder’s Scholarship, che la sostiene per un periodo di ricerca a Stanford. Lì lavora su modelli computazionali per simulare il sistema cardiovascolare, basati su grafi e intelligenza artificiale. E vince il premio BHI. «Abbiamo sviluppato un digital twin del flusso sanguigno nel sistema cardiovascolare: un modello AI in grado di simulare il comportamento del sistema cardiovascolare in modo personalizzato per ciascun paziente. Ho combinato reti neurali LSTM (Long Short-Term Memory) con Graph Neural Networks, ottenendo miglioramenti rispetto ai metodi precedenti. Ma la cosa più impressionante è la velocità: i metodi tradizionali possono richiedere ore di calcolo su supercomputer per simulare anche solo un singolo battito cardiaco, il nostro modello riesce a farlo in pochi secondi».
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Un’esperienza che le fa capire molte cose. «Mi sono resa conto che potevamo costruire strumenti molto potenti. Ma volevo che fossero usati davvero e avere un impatto». Così Iacovelli comincia a cercare contatti, a parlare con chi lavora nel mondo delle startup e riceve un’altra borsa di studio da Des Traynor, cofondatore di Intercom, unicorno nella Silicon Valley.
Poi entra in Lead the Future, rete di talenti italiani nel mondo STEM, pensata per mettere in contatto mentor e mentee e conosce l’oncologo Ghidini. «Mi ha raccontato per ore i problemi concreti che incontrano i medici ogni giorno in corsia. Mi ha aperto un mondo. Ho contattato centinaia di altri oncologi, in Italia e all’estero, per verificare se era un problema condiviso. E ho scoperto che lo era».
Nell’estate del 2024 Angelica fonda Nucleo Research in Silicon Valley. La fase di validazione è in partenza.
I prossimi step del loro lavoro sono cruciali. «Vogliamo portare nella pratica clinica un software per automatizzare anche la misurazione delle lesioni tumorali e la loro classificazione in target e non-target, benigne o maligne. Misurazione ancora svolta manualmente nella quasi totalità delle strutture ospedaliere».
Nel frattempo, Angelica sta preparando il primo round di raccolta fondi con investitori internazionali. «Sto valutando alcune opportunità di supporto da parte di realtà internazionali interessate al progetto».
A muoverla è anche una questione personale. «Sono cresciuta in un contesto in cui la malattia era presente e non ho mai potuto avere il controllo su nulla. Mia madre è morta qualche anno fa per un tumore aggressivo. Mio padre è malato di distrofia muscolare, oggi non è cosciente. Se non posso cambiare il corso delle cose, ho deciso di provare almeno a cambiare il modo in cui si affrontano».
Angelica guida anche la comunicazione di iTAL Foundation, organizzazione non profit che crea un ponte tra i talenti italiani e la Silicon Valley.
Fonte : Repubblica
