Un nuovo modulo di SINlAb basato su AI a supporto del medico per la predizione del decorso clinico nei pazienti di Sclerosi Multipla

Abstract

La sclerosi multipla (SM) è una malattia infiammatorio-neurodegenerativa del sistema nervoso centrale dal decorso clinico altamente variabile da paziente a paziente. Negli anni sono stati sviluppati: i) biomarcatori di imaging (e.s.numero e il volume di lesioni iperintense e rapporto tra le dimensioni di aree cerebrali clinicamente eloquenti nei pazienti di SM rispetto a popolazioni di individui sani); ii) biomarcatori clinici, (e.s numero di ricadute cliniche, trattamento somministrato e disabilita’ clinica); iii) biomarcatori fluidi (es. microRNA). Recenti studi hanno mostrato come indipendentemente una dall’altra le tre classi di biomarcatori, si siano rivelate efficaci nel discriminare, in analisi a livello di gruppo, sotto-popolazioni di MS. L’obiettivo di questo progetto consiste nello sviluppo di un metodo innovativo automatico in grado di predire l’evoluzione clinica del paziente di SM su base individuale. L’algoritmo integrerà insieme modelli predittivi di intelligenza artificiale (AI) ottimizzati singolarmente su ciascuna classe di biomarcatori prodotti da tecnologie di ultima generazione. L’algoritmo verrà implementato come nuovo modulo all’interno di SInLAB, la piattaforma proprietaria sviluppata da SIENA Imaging. Il progetto fornirà ai neurologi un nuovo strumento per il monitoraggio del paziente e verrà proposto alle ASL e gli enti di ricerca. Infine la metodica si potrà facilmente applicare ad altri contesti, quali l’Alzheimer, in cui l’utilizzo indipendente di biomarcatori fluidi e di neuroimaging ha assunto negli anni grande rilevanza clinica.