Precision medicine to stratify disease severity and outcomes of patients with non-alcoholic fatty liver disease by using artificial intelligence - Finanziato dall’Unione europea – Next Generation EU
Progetto La NAFLD, parallelamente alla pandemia di obesità e diabete, è la malattia epatica più comune ed emergente nei paesi occidentali, che porta a complicazioni sia epatiche che extraepatiche. Una gestione efficace del trattamento dei pazienti con NAFLD è limitata da diversi fattori. Innanzitutto, solo una minoranza di pazienti progredisce verso una forma più grave forme di malattie e complicanze. In secondo luogo, la NASH e la fibrosi sono l’obiettivo di nuovi approcci farmacologici; in particolare, la fibrosi epatica è il principale determinante della prognosi. In terzo luogo, la previsione della storia naturale e della prognosi degli individui affetti da NAFLD è molto difficile. La mancanza di metodi non invasivi robusti e ampiamente applicabili per stratificare la gravità della malattia epatica e prevedere eventi rappresenta un ostacolo fondamentale che attualmente ostacola i progressi nella gestione clinica e lo sviluppo di terapie efficaci. Lo scopo generale del progetto è sviluppare nuovi algoritmi che rispondano ai requisiti definiti dal sistema BIPED consentendo di 1. Stratificare il rischio di NASH e fibrosi epatica (F0vsF1vsF2vsF3vsF4;F2-F4;F3-F4), 2. Prevedere gli eventi clinici correlati e non alla malattia epatica, e 3. Identificare sottogruppi di pazienti con prognosi diversa. Il progetto si basa su un’ampia coorte retrospettiva/prospettica di circa 1500 pazienti con diagnosi istologica di NAFLD o con diagnosi clinica di cirrosi compensata da NAFLD con 1) set di dati ben caratterizzato e omogeneo al basale dello studio clinico, variabili biochimiche, antropometriche e dati di imaging (misurazione della rigidità epatica - LSM) come da Registro Europeo NAFLD; 2) nuovi biomarcatori, inclusi biomarcatori di collagene, miRNA, CK-18 e IL-32 e varianti di rischio genetico; e 3) un follow-up degli eventi clinici di almeno 60 mesi. Sfruttando l’intelligenza artificiale svilupperemo accurati algoritmi non invasivi per la stratificazione del rischio di malattia e la previsione della morbilità/mortalità epatica ed extraepatica che ci consentirà di identificare sottogruppi di pazienti con prognosi diversa nell’intero spettro della NAFLD. L’uso dell’intelligenza artificiale consentirà di superare le limitazioni degli approcci statistici classici al fine di costruire modelli non lineari che possano tenere conto delle interazioni covariate/biomarcatori e valutare le potenziali interazioni tra diversi gruppi utilizzando il clustering e analisi dei dati topologici. I nuovi algoritmi ottenuti saranno validati in coorti esterne di >1000 casi NAFLD nell’ambito di collaborazioni internazionali del PI.