Ogni anno migliaia di pazienti oncologici affrontano cicli di chemioterapia tarati per tentativi: dosaggi errati causano tossicità gravi o sotto-trattamento. I dati genomici di nuova generazione e la risonanza ad alta risoluzione esistono già, ma restano in silos separati, mai integrati in un modello predittivo unificato. Serviva un'infrastruttura capace di connettere biologia molecolare, anatomia e farmacocinetica in tempo reale.
Il vero ostacolo non era la potenza di calcolo, ma la coerenza dei dati: far dialogare sequenze WGS da 150 GB, mesh vascolari 3D da DICOM e modelli cinetici su uno stesso grafo computazionale senza perdere fedeltà scientifica. I tempi CFD per un paziente superavano inizialmente le 18 ore, incompatibili con l'uso clinico. Ogni variante genomica rara richiedeva un percorso di validazione separato.
Zeklar ha progettato una pipeline Nextflow a grafo orientato che orchestra ingestione genomica, segmentazione vascolare via PyTorch3D e solver CFD CUDA in stadi paralleli, riducendo il tempo end-to-end a meno di 4 ore su cluster A100. Per la mesh vascolare abbiamo addestrato un modello di segmentazione 3D su 2.400 scan annotati, raggiungendo un Dice score di 0,91. Il motore farmacocinetico integra varianti SNP e CNV sul modello di Starling-Onsager, calibrato paziente per paziente. NVIDIA Clara ha fornito l'astrazione DICOM-to-tensor per l'integrazione coi PACS esistenti.
Discovery e dati
Mappatura dei flussi clinici, schema genomico-fisiologico unificato e criteri di validazione con il team di ricerca.
Pipeline di segmentazione
Training del modello 3D su MRI, integrazione NVIDIA Clara e produzione automatizzata delle mesh.
CFD e farmacocinetica
Solver CUDA, integrazione del modello di Starling-Onsager con le varianti genomiche e ottimizzazione multi-GPU.
Validazione e deployment
Studio retrospettivo su 340 pazienti e rilascio su infrastruttura ibrida con interfaccia PACS nativa.
Obiettivo di KAIROS: ridurre del ~30% gli eventi avversi da chemioterapia, da dimostrare con una validazione clinica presso centri oncologici partner. Oggi è un prototipo di ricerca (in-silico), candidabile a programmi di finanziamento per la sanità digitale; non è un dispositivo medico.