IBM, il Cancer Institute del New Jersey (centro di eccellenza della University of Medicine and Dentistry) e la Rutgers (l'Università di Stato del New Jersey) hanno annunciato un progetto congiunto di ricerca per lo sviluppo di strumenti diagnostici avanzati che consentirà di migliorare l'accuratezza nel prevedere le reazioni dei pazienti ai cicli di trattamento e relativi risultati clinici.

Attraverso l'utilizzo di tecnologie informatiche e di imaging che facilitano le operazioni di comparazione tra i vari studi su tessuti e cellule tumorali e referti radiologici, medici e ricercatori saranno in grado di ottenere prognosi più accurate sulle patologie tumorali, pianificazioni terapeutiche più personalizzate e di conseguenza, potranno sviluppare nuovi farmaci contro il cancro.

Questa iniziativa è la prosecuzione del progetto Help Defeat Cancer in cui il World Community Grid IBM era stato utilizzato per dimostrare l'efficacia della caratterizzazione dei diversi tipi e stadi della malattia sulla base di modelli di macchie di base evidenziati nelle immagini digitali dei tessuti cancerosi. Il World Community Grid è un supercomputer virtuale che acquisisce le proprie risorse da migliaia di persone che hanno deciso di rendere disponibili i propri computer, quando non vengono utilizzati.

L'obiettivo primario di questo progetto è creare un sistema di supporto alle attività decisionali che permetta a ricercatori, medici e scienziati di analizzare e classificare automaticamente immagini di campioni tumorali con maggiore precisione. Diverrà inoltre uno strumento prezioso per supportare la scelta di trattamenti personalizzati sulla base delle reazioni ai trattamenti da parte di altri pazienti con profili di espressione proteica e patologie tumorali simili.

Il team di ricerca sta ampliando la prima fase del progetto che si è concentrata sullo studio dei tumori del seno, colon, testa e collo, anche ad altri tipi di tumore. Grazie al progetto del World Community Grid, il Cancer Institute ha creato una biblioteca di riferimento contenente un insieme di profili che si è dimostrata uno strumento affidabile per eseguire analisi di microarray di tessuto ad alto throughput.

I ricercatori del Cancer Institute stanno anche realizzando un centro di High-Throughput Data Analysis per la ricerca sul cancro che consentirà di avere accesso a risorse informatiche all'avanguardia, per cui IBM istituirà uno Shared University Research Award. L'obiettivo principale del Centro è quello di sviluppare algoritmi per il riconoscimento dei modelli in grado di tener conto simultaneamente delle informazioni contenute in campioni cancerosi archiviati in formato digitale, immagini radiologiche e analisi genomiche e proteomiche per una migliore valutazione dell'insorgenza e sviluppo della malattia.