Enormi quantità di dati, in gergo tecnico Big Data, raccolti e ordinati grazie al supporto di super computer intelligenti – cognitive computing – in grado di riconoscere le informazioni anche più complesse e di fornire risposte utili a elaborare diagnosi precise e terapie efficaci in tempi rapidi: è questo il futuro della ricerca oncologica? Pare proprio di sì!
In oncologia, l’analisi su larga scala dei Big Data è vista da molti come la base per una vera e propria rivoluzione nella cura della malattia, grazie alla possibilità di analizzare dettagli molecolari e clinici con una precisione mai raggiunta prima. Sono molti, infatti, gli investimenti nel settore della Bioinformatica e dell’analisi dei dati e sono numerosi gli istituti che si stanno dedicando a questo aspetto della ricerca oncologica più moderna[1].
La Bioinformatica sta aprendo le porta a scenari sempre più interessanti. Il sequenziamento del DNA non è più un problema: è, infatti, oggi possibile confrontare il genoma delle cellule sane con quello delle cellule tumorali, studiando le differenze nei minimi dettagli.
Il connubio tra le tecniche di sequenziamento del DNA e lo sviluppo di software in grado di analizzare i Big Data è fondamentale per compiere un grande passo in avanti verso la medicina di precisione (o medicina personalizzata), che rappresenta un approccio mirato a garantire cure su misura per ogni singolo paziente o gruppi di pazienti malati di cancro[2]. È davvero un momento di grande fermento per la ricerca medica, che già si sta muovendo verso questa direzione.
L’enorme mole di dati a disposizione costituisce, dunque, una risorsa immensa per la ricerca oncologica: ma solo la quantità non basta, è imprescindibile la qualità di questi dati. Per questo è opportuno saperli “maneggiare con cura”; è fondamentale saperli interrogare bene e avere alla base un disegno sperimentale corretto. Per tale motivo, la capacità di usabilità e gestione dei dati da parte degli operatori sanitari deve essere di altissimo livello: saper analizzare, gestire e interpretare grandi quantità di dati richiede, infatti, una formazione dedicata, specialmente in ambito medico-scientifico[3].
Inoltre, quando si parla di Big Data è impensabile non porsi i problemi legati alla privacy e alla sicurezza, che si associano alla raccolta e all’utilizzo di informazioni così sensibili. Rendere completamente anonime queste informazioni, purtroppo, è molto complesso e sussistono ancora delle falle nella tutela della privacy. Ovviamente si tratta di un tema nuovo, come nuove sono tutte le problematiche ad esso relativo e, quindi, richiedono un tempo di adeguamento che non può essere così repentino. Pur tenendo ben presente ciò, è comunque fondamentale adottare un approccio sistematico che fornisca effettive garanzie e concrete misure di sicurezza nella comunicazione, gestione e conservazione dei dati.
