I network inter-organizzativi non sono certo una novità, visto che sono stati adottati, fin dagli anni ’80, dall’industria. Pur trattandosi di modelli complessi li si può descrivere come strutture collaborative in cui più soggetti condividono obiettivi comuni e coordinano le proprie attività per raggiungerli. Un modello versatile, dunque, caratteristica che ne ha favorito l’applicazione anche in ambito sanitario, dove è crescente l’esigenza di coordinare le cure per pazienti con necessità eterogenee. In tal senso i network inter-organizzativi permettono di rispondere alla transizione verso una sanità moderna, più focalizzata sulla prevenzione, la personalizzazione delle terapie e la collaborazione multidisciplinare.
Network e medicina di precisione
I network per la medicina di precisione stanno emergendo quale modello innovativo, perché riescono integrare tecnologie avanzate, competenze multidisciplinari e risorse condivise: un approccio che consente di affrontare patologie complesse e offrire trattamenti su misura. In questo caso i network coinvolgono non solo strutture sanitarie e i laboratori di ricerca, ma anche le aziende biotecnologiche, le istituzioni accademiche e gli stakeholder del settore pubblico e privato.
In sanità, isettore in cui i network per la medicina di precisione hanno maggiore applicazione è l’oncologia. Grazie ai progressi nella genomica, infatti, è possibile identificare mutazioni genetiche specifiche che guidano lo sviluppo di alcuni tumori, consentendo così di adottare terapie mirate. Tuttavia, il costo elevato dei test diagnostici avanzati e le complessità organizzative limitano la diffusione su larga scala di queste terapie. Pertanto, i network giocano un ruolo chiave: infatti, essi favoriscono la collaborazione tra istituzioni sanitarie, università e aziende, e riducono i costi attraverso economie di scala e una migliore allocazione delle risorse.
Un approccio che, nel contesto della medicina di precisione, consente ai network di migliorare l’efficacia dei trattamenti e ridurre il rischio di effetti collaterali indesiderati, di ridurre i costi dei test diagnostici e delle terapie avanzate attraverso la condivisione di risorse e competenze, di superare le disparità geografiche e socio-economiche, garantendo cure avanzate anche in aree meno sviluppate e di definire diagnosi precoci e trattamenti rapidi, migliorando significativamente le prognosi.
I network per la medicina di precisione in Italia
In Italia, i network per la medicina di precisione sono presenti in diverse regioni, tra cui Campania, Emilia-Romagna, Lazio, Liguria, Piemonte, Puglia, Toscana e Veneto. Modelli che si stanno dimostrando efficaci nel ridurre le disuguaglianze territoriali e nel promuovere un sistema sanitario più equo e integrato.
Nel nostro Paese è, inoltre, attivo il database ATLAS, che raccoglie informazioni genetiche provenienti da oltre 40 istituzioni, facilitando così la condivisione delle conoscenze e stimolando la ricerca. Ma, nonostante i molti progressi fatti, rimane lo scoglio della sostenibilità economica. In Italia, per esempio, con il Decreto-Legge del 2022 il Governo ha stanziato 10 milioni di euro per potenziare i test NGS per le neoplasie polmonari avanzate, mentre la Regione Campania ha destinato 700mila euro annui per la stratificazione molecolare del tumore al seno. Tuttavia, solo il 2% delle analisi molecolari si basa sull’utilizzo di test avanzati come l’NGS: si tratta di una percentuale significativamente inferiore alla media europea del 10%. Questo divario evidenzia l’urgenza di maggiori investimenti, soprattutto nelle regioni meridionali, per garantire un accesso uniforme a cure e prevenzione.
Oltre alla questione economica, non va dimenticato poi che il successo di questo tipo di network in sanità è strettamente legato all’adozione di tecnologie digitali avanzate, fondamentali per gestire il flusso di dati sensibili e garantire la tracciabilità dei processi. Anche per questo è fondamentale investire in infrastrutture digitali, creando un coordinamento nazionale e facendo formazione professionale.
