Nuovo studio per l'uso dei gemelli digitali nella medicina di precisione
20.01.2025
Un team internazionale guidato da ricercatrici e ricercatori dell¡¯Universit¨¤ di Padova del Padua Center for Network Medicine ha proposto un nuovo quadro concettuale per l¡¯uso dei gemelli digitali (digital twins) in medicina di precisione. Il gemello digitale ¨¨ un modello virtuale di un oggetto fisico che segue il ciclo di vita dell¡¯oggetto e utilizza i dati in tempo reale inviati dai sensori sull¡¯oggetto stesso per simularne il comportamento e monitorare le operazioni.
I risultati della ricerca dal titolo sono stati pubblicati sulla rivista scientifica ?NPJ Digital Medicine?, del gruppo editoriale Nature, e pongono le basi per una nuova generazione di strumenti diagnostici e terapeutici che combinano la scienza delle reti, la biologia computazionale e la medicina digitale.
?Il nostro approccio non ¨¨ un semplice esercizio di modellazione predittiva ¨C spiega Manlio De Domenico, primo autore dello studio e docente al dipartimento di Fisica e astronomia dell¡¯Universit¨¤ di Padova ¨C. Si basa su modelli computazionali complessi guidati da ipotesi biologiche esplicite, che consentono di simulare e analizzare interventi terapeutici in modo trasparente e interpretabile, migliorando la comprensione dei meccanismi sottostanti ai processi biologici. La sfida, adesso, ¨¨ farli comunicare bene tra loro?.
Lo studio si distingue per la sua interdisciplinariet¨¤, poich¨¦ integra concetti e tecniche della fisica statistica con la biologia e la medicina. I gemelli digitali descritti nel lavoro non sono semplici riproduzioni statistiche di dati clinici ma veri e propri modelli esplicativi che, in linea di principio, sono in grado di replicare in-silico il comportamento di cellule, organi o interi organismi utilizzando simulazioni basate su meccanismi biologici multiscala e multilivello. Questo consente di esplorare strategie terapeutiche dinamiche e ottimizzare le decisioni cliniche in tempo reale.
La ricerca, condotta in collaborazione con l¡¯Universit¨¤ Ca¡¯ Foscari di Venezia, la Binghamton University (USA), il London Institute for Mathematical Sciences e la Universidade Cat¨®lica Portuguesa di Lisbona, mette in evidenza come questi modelli possano colmare le lacune delle tecniche basate sull¡¯intelligenza artificiale ¡°opaca¡±, definita tale in quanto la sua complessit¨¤ impedisce agli utenti umani di comprendere e spiegare pienamente i meccanismi che la guidano, suscitando una certa diffidenza nel suo utilizzo. Questa complessit¨¤ ostacola la diffusione dell¡¯intelligenza artificiale in settori cruciali come medicina e sicurezza.
Grazie all¡¯uso di modelli generativi ipotesi-guidati, questo approccio promette di migliorare l¡¯efficacia delle terapie personalizzate, riducendo i rischi associati a diagnosi e trattamenti non ottimali. L¡¯integrazione di ¡°big data¡± biologici, storici e ambientali consente inoltre di catturare la complessit¨¤ delle interazioni biologiche e dell¡¯esposoma (l¡¯insieme degli stimoli ambientali che entrano in contatto con il corpo), aprendo nuove possibilit¨¤ nella lotta contro malattie complesse come il cancro, le malattie neurodegenerative e molte patologie croniche.
Questa ricerca rappresenta un punto di incontro tra fisica dei sistemi complessi, medicina e biologia dei sistemi e delinea nuove prospettive per lo sviluppo di una medicina pi¨´ equa, efficace e sostenibile, segnando un passo importante verso la realizzazione del potenziale della medicina di precisione. L¡¯impegno del Padua Center for Network Medicine dell¡¯Universit¨¤ di Padova in questa direzione sottolinea il ruolo centrale della ricerca interdisciplinare nella trasformazione della medicina moderna.
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