Sintesi del progetto
AIND si rivolge a una delle principali sfide della medicina moderna, quella che riguarda la prevenzione delle malattie neurodegenerative prima che compaiano i sintomi. Alzheimer e Parkinson colpiscono decine di milioni di persone, e quando la diagnosi arriva, il cervello è già stato danneggiato per oltre un decennio. Il progetto sviluppa un approccio basato su intelligenza artificiale, grandi dataset clinici e infrastrutture sicure per stimare con anticipo il rischio individuale, aprendo la strada a interventi preventivi e trattamenti precoci.
Obiettivi
L’obiettivo è costruire strumenti predittivi in grado di calcolare, per ogni persona, la probabilità di sviluppare Alzheimer nei successivi 3-10 anni. Questo cambio di paradigma – dalla diagnosi tardiva alla prevenzione personalizzata – permette di migliorare la qualità della vita e rendere sostenibili i sistemi sanitari di fronte all’invecchiamento globale.
Problemi e necessità
Oggi la diagnosi arriva quando i sintomi sono già evidenti, cioè troppo tardi per intervenire efficacemente. I dati utili alla prevenzione – test cognitivi, imaging cerebrale, dati clinici, biomarcatori – sono dispersi in archivi eterogenei, difficili da armonizzare e soggetti a forti vincoli etici e normativi. AIND risponde alla necessità di integrarli in un’unica piattaforma sicura e utilizzabile per addestrare modelli di previsione avanzati.
Soluzioni sviluppate
Il progetto ha realizzato un primo prototipo di Datalake, ha selezionato modelli predittivi di progressione delle malattie neurodegenerative (NDD) e ha identificato algoritmi AI per la stima del rischio in soggetti asintomatici. Sono state inoltre definite le linee etiche e regolatorie e sviluppate rappresentazioni digitali dei pazienti per simulare scenari clinici.
Impatti
La possibilità di individuare precocemente chi è più esposto permette interventi tempestivi e percorsi preventivi personalizzati, con potenziali ricadute positive sui costi sanitari e sulla qualità di vita. Il progetto contribuisce inoltre allo sviluppo della medicina predittiva e della ricerca traslazionale.
Settori di applicazione
Il progetto svilupperà nel prossimo futuro un’interfaccia clinica che consenta ai medici di ottenere rapidamente una valutazione personalizzata del rischio e che favorirà l’applicazione della metodologia anche ad altre patologie: cardiovascolari, diabete, altre forme di neurodegenerazione – ovunque esistano dati longitudinali e fattori di rischio misurabili.
