Un recente sviluppo in campo medico ha visto la nascita di un algoritmo capace di prevedere il rischio di cadute e le fluttuazioni motorie nei pazienti affetti dalla malattia di Parkinson. Questo importante progresso è stato realizzato da un team multidisciplinare, guidato dall’Azienda Provinciale per i Servizi Sanitari di Trento, in collaborazione con la Fondazione Bruno Kessler, l’Irccs Ospedale Policlinico San Martino e l’Università di Genova, insieme a diversi altri centri di eccellenza.
Note sulla malattia di Parkinson e le sue sfide
La malattia di Parkinson rappresenta la seconda malattia neurodegenerativa più comune a livello globale, subito dopo l’Alzheimer. Con l’aumento dell’aspettativa di vita e il progressivo invecchiamento della popolazione, si prevede che i casi di Parkinson raddoppieranno entro il 2030. Questo fenomeno impone l’urgenza di sviluppare strategie efficaci per la gestione della malattia, che colpisce vari aspetti della vita quotidiana dei pazienti. Le sfide sono molteplici e includono il monitoraggio delle fluttuazioni motorie, comunemente indicate come momenti “on-off“, che possono influenzare notevolmente l’autonomia e la qualità della vita.
Il progetto NeuroArtP3 e i suoi obiettivi
Il progetto NeuroArtP3, avviato nel 2020 dal Ministero della Salute, si propone di migliorare la gestione delle malattie del sistema nervoso centrale attraverso l’analisi e l’ottimizzazione dei dati clinici già esistenti. Questo progetto ambizioso ha ottenuto finanziamenti di 2,4 milioni di euro, distribuiti tra il ministero e le regioni coinvolte, ovvero Liguria, Lombardia, Toscana e, naturalmente, la Provincia di Trento. La finalità è duplice: prima di tutto, armonizzare e digitalizzare i dati clinici dei pazienti, e in secondo luogo, realizzare gruppi di dati standardizzati dedicati specificamente al Parkinson.
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Sviluppo e validazione dell’algoritmo
Il procedimento di sviluppo dell’algoritmo ha riguardato due fasi distinte. Nella prima fase retrospettiva, i ricercatori hanno lavorato sulla raccolta e sistematizzazione dei dati di pazienti già in cura presso il centro Parkinson. L’obiettivo principale era costruire un database unificato che potesse essere utilizzato per identificare modelli clinici e neuropsicologici significativi. Nella fase prospettica, verranno esaminati dati di nuovi pazienti diagnosticati, per confermare l’affidabilità dei modelli sviluppati. L’aspettativa è che, una volta testati e validati, questi algoritmi possano supportare il miglioramento delle modalità di prevenzione, diagnosi e trattamento delle malattie neurodegenerative, rendendo le cure più personalizzate ed efficaci.
Impatti futuri nel trattamento e nella gestione del Parkinson
Il contributo dell’algoritmo, come evidenziato dalla dottoressa Maria Chiara Malaguti, dirigente medico dell’unità di Neurologia dell’Ospedale Santa Chiara di Trento, è di grande importanza per la comunità scientifica. Le potenzialità di questo modello non si limitano solo ai pazienti affetti da Parkinson, ma potrebbero aprire la strada a nuove soluzioni per la gestione di altre malattie neurologiche. L’analisi dei dati clinici e neuropsicologici fornirà un supporto significativo nella comprensione delle dinamiche della malattia, contribuendo a migliorare le linee guida terapeutiche e le strategie di intervento.