14:47:51 CASERTA. Mettere insieme i dati sull'evoluzione della malattia di 800mila pazienti affetti da Diabete di tipo 2 per dare vita a una sorta di gemelli virtuali. Un gigantesco lavoro di sistemazione di dettagli e prognosi per riuscire a fare previsioni personalizzate della patologia e dunque per garantire terapie appropriate.
Facendo un significativo passo avanti verso il progresso della medicina di precisione, un gruppo di ricerca, coordinato dal Prof. Dr. Jan Baumbach dell’Università di Amburgo (Germania), con l'Università Vanvitelli con i dipartimenti di Precisione e di Scienze Mediche e Chirurgiche Avanzate, e altri 12 partner provenienti da sette paesi, ha ricevuto un prestigioso finanziamento Horizon Europe per lo sviluppo di un’infrastruttura comune all’avanguardia dei dati sanitari.
Il progetto, denominato “dAIbetes”, si concentra sull'utilizzo di gemelli virtuali come strumenti prognostici nella gestione personalizzata della malattia, mirando specificamente agli esiti del trattamento nel diabete di tipo 2. Il progetto ha avuto inizio il 1° gennaio 2024.
Nel perseguimento dei suoi obiettivi, dAIbetes mira ad ottenere una previsione personalizzata degli esiti di terapia nei pazienti affetti da diabete di tipo 2 - una condizione che colpisce 1 adulto su 10 a livello globale, con una spesa annua di circa 893 miliardi di euro. I partner metteranno insieme e organizzeranno i dati di circa 800.000 pazienti affetti da diabete di tipo 2 distribuiti in tutto il mondo in una rete specializzata comune di banche dati e li utilizzeranno per formare gemelli virtuali come strumenti prognostici. Dopo la validazione, questi modelli verranno applicati nella pratica clinica reale attraverso un software dedicato.
In definitiva, i risultati aiuteranno a colmare l’attuale mancanza di linee guida sui risultati previsti per il trattamento di pazienti specifici.
Il progetto cerca di dimostrare che le previsioni personalizzate provenienti da modelli di gemelli virtuali comuni hanno un errore di previsione inferiore di almeno il 10% rispetto ai modelli basati sulla media della popolazione.
DAIbetes riunisce un consorzio multidisciplinare con competenze in intelligenza artificiale, sviluppo di software, protezione della privacy, sicurezza informatica, nonché diabete ed il suo trattamento.
Lo sforzo collaborativo mira a creare un modello per superare l’antagonismo tra privacy e big data nella ricerca transnazionale sul diabete ed oltre. Il consorzio è impegnato a far avanzare le frontiere della ricerca medica, migliorando in definitiva i risultati dei pazienti e contribuendo allo sviluppo globale della medicina di precisione.
Partner del consorzio:
Universität Amburgo, Germania, Il Brigham Women’s Hospital, Inc, Stati Uniti d’America, Friedrich-Alexander-Universitaet Erlangen-Nuernberg, Germania, Gnome Design SRL, Romania, Istituto di ricerca AG & Co KG, Austria tp21 GmbH, Germania SBA Research gGmbH, Germania Università degli Studi della Campania Luigi Vanvitelli, Italia Università degli Studi di Roma La Sapienza, Italia, Medizinische Universitaet Wien, Romania Joslin Diabetes Center INC, Stati Uniti d’America, Regione Stoccolma, Svezia Semmelweis Egyetem, Ungheria.