Parte il progetto europeo BRAINTEASER, che coinvolge 11 partner guidati dall’Universidad Politécnica di Madrid e dovrà affrontare l’ambiziosa sfida di utilizzare sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) per elaborare i dati raccolti da un gruppo di individui affetti da Sclerosi Multipla (SM) e Sclerosi Laterale Amiotrofica (SLA) al fine di rendere più efficiente ed efficace la gestione dei pazienti e sviluppare modelli in grado di prevedere la progressione della malattia.
La SLA e la SM sono due malattie neurologiche degenerative complesse con quadro clinico, evoluzione, prognosi e terapie molto differenti. Le caratteristiche comuni sono che entrambe le malattie colpiscono il sistema nervoso, sono croniche, progressive e modificano in modo significativo la qualità della vita delle persone colpite e delle loro famiglie.
L’incidenza di queste malattie è piuttosto elevata in Europa con 2,6 casi ogni 100.000 persone all’anno per la SLA e con più di 600.000 casi in Europa per quanto riguarda la SM.
I pazienti devono alternare continuamente periodi in ospedale con cure a domicilio, vivendo in una costante incertezza sui tempi delle fasi acute della malattia e affrontando un notevole onere psicologico ed economico che coinvolge anche chi li assiste. I medici, d’altro canto, hanno bisogno di strumenti in grado di supportarli in tutte le fasi del trattamento del paziente, suggerire scelte terapeutiche personalizzate, indicare interventi urgenti.
In un periodo di quattro anni lo studio BRAINTEASER coinvolgerà 300 pazienti individuati in quattro centri clinici situati in Italia, Spagna e Portogallo. I pazienti saranno costantemente monitorati utilizzando strumenti specifici come sensori e app intelligenti, progettando servizi personalizzati e favorendo l’empowerment dell’inidviduo e l’autogestione.
Il ruolo di InSilicoTrials nel progetto BRAINTEASER includerà: supervisionare la piattaforma cloud per software e simulazioni AI, attività di exploitation, quality assurance e gestione del rischio; partecipazione alla definizione delle linee guida per la certificazione di Software come Dispositivo Medico. Il piano di exploitation mirerà all’effettivo avvio della commercializzazione di simulazioni basate su un numero selezionato di risultati del progetto come Software as a Service (SaaS) sulla piattaforma InSilicoTrials.com. Queste simulazioni saranno ospitate all’interno di un ambiente cloud adatto alla commercializzazione e conforme a regolamentazioni come GDPR, HIPAA, standard ISO/IEC 2700X, requisiti tecnici delle GCP, pratiche di Computer System Validation come Good Automated Manufacturing Practice (GAMP5).
“Attraverso un semplice sistema di sensori da indossare e app intendiamo portare i vantaggi dell’intelligenza artificiale direttamente al paziente, integrando modelli per la previsione del rischio a breve e lungo termine, aiuto per le decisioni cliniche e prevenzione”, afferma Barbara Di Camillo, Scientific and Technical Manager di BRAINTEASER e Professore Associato presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, Università degli Studi di Padova.
I dati raccolti, che riguarderanno non solo dati clinici ma anche dati ambientali, socio-economici e stili di vita, saranno integrati in modelli di Intelligenza Artificiale per trasformare l’attuale approccio alla salute da reattivo a predittivo e per fornire strumenti di coaching, gettando le basi di un percorso verso una vita più sana e appagante il più a lungo possibile.
L’approccio multidisciplinare del progetto, guidato da un forte accento sulle metodologie di co-design che coinvolgeranno gli utenti finali di BRAINTEASER come parte del team in parecchie fasi, porterà grandi benefici ai pazienti, ai familiari che li assistono e ai medici, migliorando significativamente la capacità dei sistemi sanitari pubblici di prevedere, rilevare, alleviare e gestire gli impatti negativi di quei fattori che contribuiscono alle cause delle malattie, alla progressione clinica e alla sopravvivenza.
In definitiva, BRAINTEASER intende diventare una case history di successo che mostri come, nel moderno scenario sanitario, l’integrazione di conoscenze cliniche, abilità tecniche e contributi dei pazienti possa guidare verso nuovi approcci alla cura.