“Salute e qualità della vita” è il polo tematico del progetto HORIZON EUROPE SEEDS che ha come obiettivo quello di migliorare la prevenzione, il monitoraggio , il trattamento e la cura della SEPSI, una patologia che colpisce “circa 50 milioni di casi ogni anno, pari ad un decesso su 5 annuale con circa 11 milioni di decessi – conferma il prof. Massimo Bilancia, biostatistico del DiMePre-J UNIBA . “Circa un terzo muore entro un anno e un sesto sperimenta diverse sequele – continua Bilancia – a lungo termine che peggiorano la qualità della vita. In Italia, il numero di certificati di morte che riportano una sepsi come causa principale è aumentato dal 3% all’8% in 12 anni”. Si tratta di dati rilevati da analisi scientifiche condotte al fine di dimostrare quanto la sepsi sia un problema importante, tale da coinvolgere un network di discipline di più settori al fine di sviluppare un progetto di ricerca, finanziato dall’Unione Europea, Next GenerationEu, coordinato da Citel, il Centro interdipartimentale di ricerca di Telemedicina –UNIBA, e patrocinato dal Ministero dell’Università e della Ricerca. Generare conoscenze, quindi, e sviluppare soluzioni innovative sono tra i valori del progetto che vuole, attraverso la ricerca scientifica, migliorare il benessere del cittadino. Presupposto fondamentale progettuale, l’integrazione delle politiche di genere, tant’è che H- SEEDS coinvolge in un network europeo, sei partners ripartiti tra tre paesi europei, quali, Svezia, Francia, Italia. Si tratta di “un grave problema di salute pubblica” – riferisce il prof. Giuseppe Calamita del dipartimento DBBA – UNIBA – “ per cui si vuole rendere i sistemi di assistenza sanitaria pubblica più equi, sostenibili ed efficienti sul piano dei costi e sostenere e favorire la partecipazione e l’autogestione dei pazienti attraverso la telemedicina”. I 5 obiettivi individuati nel progetto sono:
- Condurre uno studio clinico-traslazionale di pazienti con sepsi ad opera dell’Unità MED coordinata dal Prof. Vacca.
- Studiare le acquaporine AQP3 e AQP9 nell’attivazione dell’inflammasoma NLRP3 e come target farmacologici della sepsi. Questo obiettivo è perseguito dall’Unità BIO che coordino.
- Valutare alcuni long non-coding RNA (LncRNA) e AQP3 e AQP9 come possibili biomarcatori di predizione prognostia della sepsi e delle sue complicanze. Anche questo obiettivo perseguito dall’Unità BIO che coordino
- Sviluppare strumenti di Machine Learning (ML) per la previsione personalizzata dell’insorgenza di sepsi e shock settico ad opera dell’Unità di Biostatistica coordinata dal Prof. Massimo Bilancia.
- Sviluppare un algoritmo predittivo-diagnostico basato sul riutilizzo e l’elaborazione di big data personali di pazienti settici. Quest’ultimo obiettivo è perseguito dall’Unità IUS coordinata dal prof. Massimo Di Rienzo.
Il progetto H-SEEDS : studio clinico, nuovi biomarcatori e target farmacologici, machine learning per la medicina personalizzata e profili giuridici sviluppa la ricerca, quindi, partendo da punti e valori essenziali relativi alla complementarietà, alla capacità operativa e la capacità operativa e l’abilità di formare massa critica da parte del raggruppamento sono fattori di implementazione che, singolarmente e collegialmente, incentiveranno la cooperazione interdisciplinare, intersettoriale, trasversale, transfrontaliera e internazionale per l’accesso ai finanziamenti europei.
Per quel che riguarda il primo obiettivo e cioè, lo “Studio clinico-traslazionale di pazienti con sepsi”, saranno individuati gli aspetti coagulativi e del processo immunotrombotico associati alla endoteliopatia, con lo scopo di correlare tali parametri con la valutazione di indici clinici, biochimici e microbiologici per la distinzione di infiammazione di tipo batterico, micotico o virale. A questo scopo sarà condotto uno studio pilota (osservazionale) mirato ad identificare e stratificare precocemente fattori prognosticamente sfavorevoli, utili ad una gestione più efficiente del paziente con infezioni severe. L’Unità MED coordinata dal Prof. Vacca metterà a disposizione una sieroteca ed una biobanca congiuntamente ad un registro/database contenente le caratteristiche fenotipiche dei pazienti arruolati.
Quattro, quindi le unità, Unità MED – Unità BIO – Unità SECS – Unità IIUS, sviluppate su 5 obiettivi progettuali ben definiti.
Il secondo obiettivo, lo “Studio delle acquaporine AQP3 e AQP9 nell’attivazione dell’inflammasoma NLRP3 e come target farmacologici della sepsi”, sarà valutata l’espressione, localizzazione e modulazione di AQP3 e AQP9, due acquagliceroporine coinvolte nell’attivazione dell’inflammasoma NLRP3, nei granulociti neutrofili e nelle cellule mononucleate di sangue periferico (PBMC; monociti e linfociti) isolate da pazienti con sepsi. Potenti e selettivi inibitori di AQP3 e di AQP9 già disponibili presso il laboratorio dell’Unità BIO del Prof. Calamita saranno testati su PBMC umane stimolate, in vitro, con nigericina o ATP per mimare l’attivazione a cui NLRP3 va incontro nella sepsi. La mancata attivazione di NLRP3 e della conseguente risposta infiammatoria nelle PBMC pretrattate con i suddetti inibitori fornirà utili indicazioni circa AQP3 e/o 9 come target molecolari nel trattamento della sepsi.
Il terzo obiettivo, lo “Studio di long non-coding RNA (LncRNA) e AQP3/AQP9 come marcatori predittivi, diagnostici e prognostici della sepsi e delle sue complicanze” prevede la valutazione dell’efficacia dei lncRNA NEAT-1, MALAT-1 e XIST, coinvolti nel processo di regolazione dell’inflammasoma NRLP3 come nuovi biomarcatori diagnostici, prognostici e predittivi nel processo di sepsi e verrà eseguita attraverso l’utilizzo di campioni di RNA circolante isolato da plasma di sangue periferico di pazienti settici attraverso saggi quantitativi (RT-qPCR), utilizzando un pool di campioni di RNA circolante di soggetti normali (non settici) come controllo. L’analisi dell’espressione, regolazione e funzione di AQP3 e 9 nei neutrofili e nelle PBMC di pazienti settici (obiettivo 2) serviranno anche a valutare la rilevanze di queste due AQP come marcatori diagnostici/prognostici della patologia. I dati ottenuti saranno messi in correlazione, utilizzando opportuni algoritmi statistici, con parametri clinicopatologici e biologici di pazienti settici.
Il quarto obiettivo, lo “Sviluppo di strumenti di Machine Learning (ML) per la previsione personalizzata dell’insorgenza di sepsi/shock settico”, è determinato dagli sviluppi degli ultimi anni che hanno testimoniato l’importanza degli strumenti di ML per la diagnosi clinica e la previsione della prognosi in un’ottica personalizzata. Questo punto di vista innovativo è particolarmente importante nell’ambito della sepsi, dove il monitoraggio e la diagnosi precoce in pazienti a rischio rivestono un ruolo importante al fine di permettere un intervento precoce ed efficace (Vincent & Beumier, 2020_10.1586/eri.13.9). L’approccio tradizionale è basato sul riconoscimento di segni e sintomi clinici (febbre, tachicardia, tachipnea e leucocitosi indicatori di una risposta infiammatoria sistemica) supportati da evidenzemicrobiologiche e da segni di disfunzione d’organo (Singer et al., 2016_10.1001/jama.2016.0287). Per questo obiettivo saranno impiegati i biomarkers comunemente disponibili al letto del paziente (integrati con i modulatori dell’inflammosoma NLRP3 oggetto del progetto) all’interno di modelli ad apprendimento supervisionato che permettano di prevedere l’outcome clinico del singolo paziente con elevata sensibilità e specificità.
Lo “Sviluppo di un algoritmo predittivo-diagnostico basato sul riutilizzo e l’elaborazione di big data personali di pazienti settici” è il quinto obiettivo del progetto e prevede lo sviluppo di un algoritmo predittivo-diagnostico, basato sul riutilizzo e l’elaborazione di grandi quantità di dati personali (cc.dd. big data) che pone, sul piano giuridico, un doppio ordine di problemi: i) individuazione del quadro regolamentare di riferimento, per cui sarà verificata la tutela più adeguata per l’algoritmo in sé considerato, studiando le possibili implicazioni derivanti dal ricorso a diverse forme di protezione dei diritti di proprietà intellettuale; ii) forme negoziali per lo sfruttamento economico dell’algoritmo o dei suoi output , al fine di individuare la disciplina più congrua rispetto al nuovo fenomeno dei big data, vero e proprio “petrolio” del (prossimo) futuro. Difatti, in ambito medico, i big data coinvolgono interessi ben diversi da quelli rilevanti per i singoli dati, sì che anche il GDPR, a livello europeo, ha stabilito un’eccezione alla tutela della privacy a fini di ricerca, istituendo un regime speciale di protezione per il trattamento dei dati sanitari (v. il combinato disposto degli artt. 9, par. 2, lett. j) e 89 GDPR).
Il secondo step consisterà nello studio e nell’elaborazione di modelli contrattuali (ad es. contratti di licenza e/o collettività organizzate) che permettano di produrre valore mediante la cessione totale o parziale dell’algoritmo e/o dei risultati dell’elaborazione, anche creando sinergie tra enti di ricerca pubblici e privati.
Fonte : PROGETTO HORIZON EUROPE SEEDS
