La Fondazione INT è orgogliosa di annunciare che Gabriele Tinè, biostatistico della nostra Struttura di Biostatistica per la Ricerca Clinica (BRC), ha ricevuto il prestigioso Conquer Cancer – ASCO Merit Award 2025 per l’abstract “Moving Beyond the Traditional Two-Step Approach for Prognosis Prediction: the BayeSarc Model” presentato al prossimo ASCO Annual Meeting (Chicago, 30 maggio – 3 giugno 2025). Il Merit Award, riservato a ricercatori under-40 che si distinguono per contributi d’eccellenza in oncologia, conferma il ruolo della biostatistica INT nel panorama internazionale.

Che cos’è BayeSarc?
BayeSarc è un modello statistico di intelligenza artificiale “bayesiana” progettato per predire con elevata accuratezza la sopravvivenza dei pazienti affetti da sarcoma dei tessuti molli degli arti (eSTS). BayeSarc usa le caratteristiche cliniche del tumore (età, dimensione, grado, istologia) e le combina usando un algoritmo statistico Bayesiano. Cerchiamo di spiegare meglio cosa vuol dire. Immagina di dover prevedere quanto tempo impiegherà un viaggio in auto. Normalmente dovresti studiare la mappa una sola volta e fare una stima del tempo. Se però, lungo la strada, scopri traffico o deviazioni, la previsione diventa meno affidabile. BayeSarc fa l’esatto opposto: continua ad “ascoltare” nuove informazioni su pazienti con sarcoma provenienti da più ospedali internazionali e ricalcola le sue stime ogni volta che riceve nuovi dati. In altre parole, impara passo dopo passo.

Un riconoscimento che premia l’innovazione

L’ASCO Merit Award non è solo un traguardo personale per Gabriele Tinè; rappresenta un risultato corale ottenuto grazie alla collaborazione fra biostatistici, chirurghi e oncologi di cinque Paesi. Il successo di BayeSarc testimonia l’impatto della ricerca traslazionale e conferma la missione della Fondazione INT: portare ai pazienti cure sempre più personalizzate e basate sull’evidenza.

Perché è importante

• BayeSarc è accurato, cioè permette di “fare centro”: le sue previsioni tendono a coincidere con ciò che accade davvero, perché il modello è stato testato su 5 coorti di pazienti distribuiti in Paesi diversi.
• BayeSarc impara nel tempo: invece di fermarsi alla classica procedura “costruzione + validazione”, BayeSarc si aggiornerà ogni volta che arriveranno nuovi dati clinici, affinando progressivamente le previsioni senza dimenticare l’evidenza accumulata.
• Numeri solidi: ad oggi integra 4.713 pazienti provenienti da cinque centri di riferimento in Italia, Canada, Regno Unito e Francia, migliorando il suo potere predittivo rispetto ai modelli tradizionali.
• Il framework bayesiano può inglobare in futuro nuovi biomarcatori o coorti internazionali, rendendolo un benchmark per i tumori rari.

Parola al team

“BayeSarc dimostra che l’applicazione di metodi di statistica bayesiana può cambiare concretamente la pratica clinica nei tumori rari, dove ogni informazione conta”, sottolinea Rosalba Miceli, responsabile della Struttura di Biostatistica per la Ricerca Clinica.

Prossime tappe

• Presentazione ufficiale all’ASCO 2025.
• Integrazione di BayeSarc nell’app #Sarculator, già sviluppata dal team BRC che include diversi modelli di predizione per diversi tipi di sarcomi.
• Collaborazioni aperte: Gabriele e il team BRC invitano altri centri a collaborare per espandere ulteriormente l’algoritmo.