Dal liceo alla ricerca internazionale: lo studente italiano ha ideato Luxemia, un sistema che utilizza l’intelligenza artificiale per aiutare a individuare i bambini più a rischio di recidiva.
A volte le idee capaci di guardare lontano nascono molto prima dell’università e dei laboratori di ricerca. È il caso di Jacopo Martelli, 18 anni, studente del quinto anno del Convitto Nazionale Vittorio Emanuele II di Roma, che ha sviluppato Luxemia, un sistema di intelligenza artificiale pensato per contribuire alla previsione del rischio di recidiva nelle leucemie acute pediatriche
Il progetto parte da un problema clinico delicato: sebbene oggi molte leucemie pediatriche possano essere curate con successo, una recidiva rende il percorso terapeutico molto più complesso. Individuare precocemente i pazienti più a rischio potrebbe quindi aiutare, in prospettiva, i medici a personalizzare meglio le strategie terapeutiche.
Luxemia si basa su dati clinici e strumenti di intelligenza artificiale per individuare correlazioni utili alla stima del rischio, con l’obiettivo di trasformare informazioni già disponibili in uno strumento di supporto alle decisioni dei medici.
Con questo progetto Jacopo ha rappresentato l’Italia alla finale EUCYS 2026 – European Union Contest for Young Scientists, svoltasi a Kiel, in Germania, ottenendo anche l’opportunità di approfondire le proprie conoscenze attraverso uno stage di medicina presso il CNIC Centro Nacional de Investigaciones Cardiovasculares Carlos III di Madrid.
Ma dietro algoritmi, dati e ricerca c’è soprattutto un ragazzo che frequenta il liceo, ama la letteratura e la filosofia e immagina il proprio futuro tra informatica, biologia computazionale e medicina.
Ed è proprio da lui che vogliamo partire.
Jacopo, mentre molti ragazzi della tua età stanno cercando di capire quale strada intraprendere, tu hai già sviluppato Luxemia, un progetto che affronta un problema complesso come le recidive della leucemia pediatrica. Com’è nata questa idea e che cosa ti ha spinto a scegliere proprio questo ambito della medicina?
≪L’idea nasce prima di tutto da un’esperienza personale. Quando avevo dodici anni sono finito in ospedale dopo che alcune analisi del sangue avevano mostrato dei valori anomali. Alla fine non era nulla di grave, ma ricordo molto bene quei giorni, soprattutto l’attesa e il fatto di non sapere cosa stesse succedendo. Credo che sia stata proprio quell’incertezza a rimanermi più impressa.
Qualche anno dopo, durante delle normali analisi di controllo, mi sono ritrovato a provare una sensazione molto simile. Ho iniziato a informarmi e, dato che nel frattempo mi ero appassionato all’intelligenza artificiale e alla ricerca, ho cominciato a chiedermi se questi strumenti potessero essere utilizzati anche in questo ambito. In particolare, mi interessava capire se fosse possibile usare i dati che già raccogliamo sui pazienti per individuare in anticipo il rischio che una leucemia ritorni.
Da quella domanda ho iniziato a studiare la letteratura scientifica, a cercare dataset e a sperimentare con diversi modelli. All’inizio non avevo in mente un progetto delle dimensioni che ha oggi Luxemia: è cresciuto progressivamente, man mano che trovavo nuovi dati, nuovi problemi da risolvere e persone disposte a collaborare.≫
Puoi spiegarci, con parole semplici, come funziona Luxemia e come potrebbe aiutare concretamente i medici e i piccoli pazienti?
≪Luxemia è un sistema che utilizza dati clinici e genomici di pazienti pediatrici con leucemia per cercare di stimare il rischio di recidiva. Il modello considera diverse informazioni, per esempio alcune mutazioni genetiche, i marker presenti nel sangue e il modo in cui il paziente risponde inizialmente alla terapia.
L’obiettivo non è assolutamente sostituire il medico o prendere decisioni al suo posto. L’idea è piuttosto quella di fornire uno strumento aggiuntivo che possa aiutare il medico a individuare pazienti che potrebbero avere un rischio maggiore e che quindi potrebbero richiedere un monitoraggio più attento.
Uno degli aspetti su cui ho lavorato maggiormente è la privacy. In medicina non è semplice riunire dati provenienti da ospedali diversi, soprattutto quando si tratta di bambini. Per questo Luxemia utilizza un approccio di federated learning: invece di trasferire i dati dei pazienti verso un unico server, è il modello a essere addestrato localmente nelle diverse istituzioni. In questo modo i dati sensibili rimangono all’interno dell’ospedale.
Questo approccio ha reso possibile lavorare complessivamente su dati relativi a oltre 30.000 pazienti provenienti da circa 200 istituzioni nel mondo, mantenendo separati e protetti i dati originali. È un aspetto che considero importante quanto le prestazioni del modello stesso, perché un sistema del genere deve essere non soltanto accurato, ma anche utilizzabile realisticamente in ambito clinico.≫
Dietro un progetto come questo immaginiamo ci siano mesi di studio, tentativi e difficoltà. Qual è stata la parte più impegnativa del lavoro e quando hai capito che Luxemia poteva avere delle reali potenzialità?
≪Una delle difficoltà maggiori è stata ottenere la fiducia delle istituzioni e riuscire a costruire collaborazioni reali. Avevo sedici anni e stavo contattando ricercatori e centri oncologici spiegando un progetto piuttosto ambizioso. È comprensibile che dall’altra parte ci fosse inizialmente molta cautela.
Ho mandato moltissime email e spesso non ricevevo risposta. Altre volte iniziava una conversazione che poi si interrompeva. Questa parte è stata probabilmente più frustrante dello sviluppo tecnico, perché sul codice puoi continuare a lavorare finché non trovi una soluzione, mentre una collaborazione dipende necessariamente anche dalla disponibilità e dalla fiducia delle altre persone.
Un passaggio particolarmente importante è arrivato con il Fred Hutchinson Cancer Center di Seattle. Il modello è stato validato indipendentemente su quasi cinquemila pazienti: io non ho avuto accesso diretto ai loro dati e l’analisi è stata eseguita dalla loro parte.
Per me è stato un momento molto significativo perché fino a quel punto avevo lavorato soprattutto per dimostrare che l’idea potesse funzionare. Vedere risultati riprodotti indipendentemente da un centro di ricerca esterno mi ha fatto capire che valeva la pena continuare e cercare di portare il progetto a un livello successivo.≫
Hai portato Luxemia alla finale europea EUCYS 2026 di Kiel, confrontandoti con giovani scienziati provenienti da molti Paesi. Che cosa ti ha lasciato questa esperienza, dal punto di vista scientifico ma anche umano?
≪EUCYS mi ha dato soprattutto la possibilità di confrontarmi con ragazzi della mia età che stavano lavorando a problemi completamente diversi, ma con una curiosità molto simile alla mia. C’erano progetti di biologia, medicina, fisica, matematica, informatica e ingegneria, e parlare direttamente con chi li aveva sviluppati è stato probabilmente l’aspetto che ho apprezzato di più.
Dal punto di vista scientifico mi ha fatto rendere conto anche di quanto ci sia ancora da imparare. Presentare il proprio progetto davanti a persone con background differenti ti costringe a spiegare meglio quello che hai fatto e, soprattutto, a confrontarti con domande che magari da solo non ti saresti posto.
Poi c’è stata la parte umana. Ho parlato del mio progetto e di ricerca con ragazzi provenienti da Germania, Polonia, Portogallo e molti altri Paesi. È interessante vedere come persone cresciute in contesti diversi possano guardare allo stesso problema da prospettive completamente differenti.
Quello che mi porto a casa da Kiel, quindi, non è soltanto il risultato della competizione. Sono soprattutto le conversazioni, i contatti e la sensazione di far parte di una comunità di ragazzi che, pur arrivando da posti molto diversi, condividono la stessa voglia di capire e costruire qualcosa.≫
Nel tuo percorso convivono interessi apparentemente molto diversi: intelligenza artificiale e biologia, ma anche letteratura e filosofia. Che ragazzo sei quando chiudi il computer e smetti di lavorare a Luxemia? E, guardando avanti, quale sogno vorresti riuscire a trasformare in realtà?
≪Quando chiudo il computer cerco di avere una vita abbastanza normale. Vado in palestra, spesso molto presto la mattina, mi piace cucinare — soprattutto la pasta sciuè sciuè — e passo molto tempo con le persone a cui voglio bene. Ho anche una bulldog che si chiama Nina e, quando sono lontano da casa, capita davvero che provi a chiamarla in FaceTime, con risultati abbastanza scarsi da parte sua.
Frequento il liceo classico, quindi una parte importante delle mie giornate è occupata anche da materie apparentemente molto lontane dall’intelligenza artificiale, come latino, greco antico, filosofia e letteratura. In realtà non le considero così distanti da quello che faccio. Studiare autori che duemila anni fa si ponevano domande sull’incertezza, sulla paura o sul modo in cui prendiamo decisioni mi ricorda che dietro ai dati che analizziamo ci sono sempre delle persone.
Per il futuro mi piacerebbe diventare un imprenditore e continuare a lavorare tra tecnologia e ricerca. Mi piacerebbe creare progetti e aziende capaci di partire da problemi reali e trasformare quello che nasce dalla ricerca in strumenti che possano essere effettivamente utilizzati dalle persone. Luxemia, in questo senso, mi ha fatto capire che mi interessa non solo sviluppare un’idea, ma anche provare a costruirci intorno qualcosa di concreto, coinvolgendo ricercatori, istituzioni e persone con competenze diverse.≫
I giovani italiani premiati —EUCYS 2026
INFORMAZIONI
FAST – Federazione delle Associazioni Scientifiche e Tecniche organizza ogni anno “I giovani e le scienze”.
La selezione italiana dedicata agli studenti con progetti scientifici e tecnologici, attraverso la quale vengono individuati giovani talenti da candidare a EUCYS – European Union Contest for Young Scientists e ad altre competizioni scientifiche internazionali.
Per partecipare alla prossima selezione italiana “I giovani e le scienze 2027”
studenti e scuole devono fare riferimento a: FAST – Federazione delle Associazioni Scientifiche e Tecniche
Piazzale R. Morandi 2 – 20121 Milano
E-mail: giovaniescienze@fast.mi.it
Segreteria: 02 77790 308
Bando e informazioni “I giovani e le scienze”
Nel 2027 la finale europea di EUCYS si svolgerà a Genova.
Nadia Clementi -n.clementi@ladigetto.it
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