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Contitolari:

Universit脿 degli Studi di Padova, Universit脿 degli Studi di Torino, Azienda Ospedaliero - Universitaria Modena, Istituti Clinici Scientifici Maugeri, Hadasit Medical Research Services and Development LTD

Inventori:

Di Camillo Barbara, Zandon脿 Alessandro, Daberdaku Sebastian, Tavazzi Erica, Chi貌 Adriano, Vasta Rosario, Calvo Andrea, Moglia Cristina, Casale Federico, D'Ovidio Fabrizio, Mandrioli Jessica, Lunetta Christian, Drory Vivian, Mora Gabriele, Gotkine Marc

Parole chiavi: Sclerosi laterale amiotrofica (SLA), medicina personalizzata, pazienti in silico, intelligenza artificiale, modello prognostico probabilistico

Numero priorita: PCT/IT2020/000057

Abstract:

L鈥檌nvenzione riguarda un nuovo modello probabilistico basato su reti Bayesiane dinamiche: inserendo specifici dati clinici del paziente affetto da sclerosi laterale amiotrofica (SLA) il modello oggetto dell鈥檌nvenzione permette di predire il decorso della malattia, prevedere la perdita di autonomia in domini funzionali specifici e la sopravvivenza, nonch茅 identificare fattori di rischio della patologia.

Descrizione:

La sclerosi laterale amiotrofica (SLA) 猫 una patologia neurodegenerativa, caratterizzata da una progressiva paralisi muscolare causata dalla degenerazione dei motoneuroni. L鈥檈sordio e la progressione della SLA sono molto eterogenei, rendendo estremamente difficile lo sviluppo di piani di intervento personalizzati. L鈥檌nvenzione consiste in un predittore probabilistico della progressione della SLA basato su una rete Bayesiana dinamica, costruita utilizzando un database di oltre 4000 pazienti trattati presso centri specializzati in Italia e Israele. Inserendo le informazioni cliniche di un nuovo soggetto affetto da SLA, l鈥檌nvenzione permette di simularne il decorso clinico e di prevedere probabilisticamente il rischio di compromissione dei domini funzionali tipici della SLA e la sopravvivenza, costituendo un importante strumento di supporto alla decisione clinica ed alla stesura del piano terapeutico.

Vantaggi:

• Predizione della progressione della SLA;
• Approccio di medicina personalizzata;
• Supporto alla decisione clinica;
• Individuazione di nuovi marcatori prognostici;
• Possibile alternativa alle coorti placebo nei trials clinici. 

Applicazioni:

• Piattaforma online (SaaS)/software per la predizione della progressione della SLA;
• Supporto alla decisione clinica e alla stesura del piano terapeutico;
• Supporto alle decisioni da parte di stakeholder istituzionali;
• Generazione in silico di popolazioni di pazienti con specifiche caratteristiche.