La patologia digitale utilizzata per lo sviluppo di farmaci

La patologia digitale sta facilitando la condivisione di dati tra un gran numero di laboratori indipendenti in tutto il mondo, promuovendo la scoperta e lo sviluppo di farmaci, contribuendo a migliorare le opzioni farmaceutiche disponibili per le persone con varie malattie, favorendo la progressione della medicina di precisione.

La condivisione dei dati aiuta a sviluppare terapie efficaci
Lo sviluppo di farmaci si basa fortemente sulla ricerca incentrata sui tessuti per consentire la progettazione di nuovi sviluppi terapeutici per indirizzare e trattare in modo più efficace una vasta gamma di malattie.
Gli scienziati nello studio di campioni di tessuto prelevati nell’area interessata dalla malattia, possono ottenere informazioni preziose sull’efficacia di un particolare trattamento. Le immagini possono essere analizzate da patologi specializzati in grado di determinare i livelli di tossicità che la terapia ha esercitato sull’attività della malattia.
La patologia digitale è la pratica che permette di digitalizzare immagini di campioni di tessuto osservati ai microscopi, caricarli, gestirli, analizzarli e condividerli con un’ampia comunità di patologi. I vantaggi di questo processo sono numerosi per lo sviluppo di farmaci, aiuta i medici e gli scienziati che lavorano in vari campi come l’oncologia, la tossicologia preclinica, la patologia anatomica medica e la patologia veterinaria a ottenere l’accesso a un gran numero di immagini relative alla malattia che stanno studiando.
Gli esperti che lavorano in questi campi, hanno accesso a molti più dati sulla malattia, sono meglio attrezzati per progettare trattamenti efficaci. Ecco di seguito i principali indirizzi in cui la patologia digitale giova allo sviluppo di farmaci.

Migliorare l’efficienza
La patologia tradizionale è limitata dalle barriere della distanza geologica, dalla soggettività umana e dalla comunicazione interdisciplinare, queste barriere impediscono alla patologia di raggiungere la sua ottimale efficienza. La distanza geografica impedisce agli scienziati di tutto il mondo di avere accesso ai dati degli altri, limitando così le loro conoscenze e rendendo lenta la progressione dello sviluppo dei farmaci.
La soggettività umana significa che una piccola quota delle analisi condotte dai patologi è soggetta all’errore umano, può rallentare lo sviluppo di un farmaco percorrendo piste sbagliate o il rifiuto di un farmaco potenzialmente efficace. La patologia digitale supera questi limiti, in primo luogo, permette agli scienziati in aree remote del mondo di connettersi e condividere i dati. Ciò si traduce in un enorme pool di informazioni prontamente disponibili per gli scienziati indipendentemente dalla loro dislocazione, consentendo loro di fare previsioni e modelli più accurati riguardo alle sostanze con potenziale valore terapeutico. Inoltre più scienziati nel mondo possono lavorare in collaborazione sullo stesso progetto senza la necessità di viaggi costosi e dispendiosi in termini di tempo.
Il software utilizzato in patologia digitale consente l’analisi automatizzata dei campioni, riduce gli errori commessi attraverso il giudizio umano. Inoltre, poiché più scienziati insieme possono analizzare le immagini, vi è una riduzione della soggettività che altrimenti può portare ad analisi errate. La patologia digitale permette agli scienziati di connettersi con gli esperti nel loro campo, ciò può aiutare a stimolare l’innovazione e a far crescere la conoscenza nei laboratori dove il personale è più giovane.

Aggiornamento del flusso di lavoro
I processi coinvolti nella patologia digitale stanno adeguando il flusso di lavoro che è stato stabilito nella patologia tradizionale. Gli scienziati in patologia digitale effettuano prima di tutto l’imaging di diapositive intere, che non è una procedura standard nei metodi tradizionali che sono limitati nel campo visivo che possono acquisire.
L’intera diapositiva nella patologia digitale può essere catturata in un’unica immagine; dopo l’acquisizione delle immagini, è necessario del tempo per la scansione e il caricamento delle immagini nel software utilizzato in patologia digitale. Grazie all’automazione, questa parte del processo può essere più rapida, scansionando una diapositiva di 15 mm x 15 mm in circa due minuti.
I risultati di questo cambiamento nel flusso di lavoro vanno a vantaggio dello sviluppo dei farmaci, in quanto liberano i tecnici di laboratorio per lavorare su compiti più preziosi. Ciò consente alla forza lavoro del laboratorio di dedicarsi a compiti che possono essere più fruttuosi nel processo di sviluppo del farmaco, come la collaborazione con altri scienziati nell’analisi della risposta del farmaco ai tessuti patologici. Inoltre, è questa scansione delle diapositive che ha permesso la creazione di un vasto database online di immagini che permette agli scienziati di accedere a una grande quantità di dati relativi alla loro area di studio.

Medicina di precisione
La medicina di precisione è lo strumento medico che cerca di fornire ai pazienti un trattamento personalizzato, mira a personalizzare i trattamenti, le pratiche e le decisioni mediche in base alle esigenze del singolo paziente e al suo caso specifico.
Il mercato globale della medicina di precisione mentre era ancora agli inizi, nel 2015 era già valutato a 38,92 miliardi di dollari. Gli esperti prevedono che crescerà rapidamente tra il 2015 e il 2022 a un tasso annuo di crescita composto (più comunemente noto come Cagr), del 12,48%, raggiungendo un valore di 88,64 miliardi di dollari entro il 2022. Tale crescita, in parte, è facilitata dalla patologia digitale. I suoi processi di utilizzo di immagini di diapositive intere e di condivisione dei dati con una vasta comunità di scienziati permette di comprendere il comportamento della malattia a livello individuale, ciò sta aiutando gli scienziati a formulare le loro decisioni basate sull’individuo e a sviluppare farmaci personalizzati.

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Pino Silvestri

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Pino Silvestri, blogger per diletto, fondatore, autore di Virtualblognews, presente su Facebook e Twitter.
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