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Ospedale San Gerardo

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La prognosi dei pazienti con lesioni cerebrali acute? È nelle loro pupille 

Un recente studio coordinato dall’Università di Milano-Bicocca dimostra per la prima volta l’efficacia della pupillometria automatizzata nel monitorare la progressione delle lesioni cerebrali acute

Milano, 25 ottobre 2023 – Una delle prime valutazioni che il medico fa su un paziente in stato di incoscienza è controllare come reagiscano alla luce le sue pupille. Una reattività pupillare anomala o assente può essere infatti il segnale di un’emergenza neurologica dato che ci dà informazioni sulla funzionalità delle vie profonde del tronco encefalico.

Se fino a qualche tempo fa questa procedura si faceva con una lampadina tascabile, negli ultimi anni ha fatto il suo esordio il pupillometro che consente una misurazione più oggettiva e affidabile (ad adottarlo per la prima volta in Italia è stato, nel 2015, il reparto di NeuroRianimazione dell’Ospedale San Gerardo di Monza). Ora un nuovo studio, coordinato dall’Università di Milano-Bicocca e pubblicato sulla rivista Lancet Neurology, conferma che la pupillometria automatizzata ha un valore significativo nella prognosi di pazienti con lesioni cerebrali acute.

Lo studio – denominato ORANGE, Outcome Prediction of Acute Brain Injury Using the Neurological Pupil Index – ha coinvolto 514 pazienti in 13 ospedali di otto Paesi tra Europa e Stati Uniti, tra cui proprio la Fondazione IRCCS San Gerardo dei Tintori di Monza, ed è stato intrapreso per chiarire l’associazione tra le valutazioni della pupilla nei primi sette giorni di ricovero e l’esito neurologico a sei mesi. La pupillometria quantitativa ha consentito di standardizzare la valutazione delle anomalie e di tenere traccia di sottili cambiamenti nel tempo che potrebbero fornire un allarme precoce di lesioni evolutive potenzialmente catastrofiche.

La telecamera a infrarossi del pupillometro acquisisce 90 immagini in 2,7 secondi, registrando l’intera risposta pupillare e fornendo il cosiddetto indice neurologico della pupilla (Neurological Pupil index o NPi) con valori da 0 con reattività assente a 5, dove valori minori di 3 sono considerati anormali. «Il monitoraggio del punteggio dell’indice neurologico della pupilla di un paziente predice dinamicamente il suo esito neurologico e la sua mortalità in un periodo di 6 mesi», precisa Giuseppe Citerio, Principal Investigator e docente di Anestesia e Rianimazione presso il dipartimento di Medicina e Chirurgia dell’Università di Milano-Bicocca. «Valori bassi di NPi sono un grave allarme e sono associati a esiti sfavorevoli. Quando, invece, l’NPi rientra in un range di valori considerato normale, il rischio di esiti sfavorevoli diminuisce. Questo studio dà prova per la prima volta che l’NPi svolge un ruolo cruciale nel monitoraggio dinamico della progressione delle lesioni cerebrali acute».

Questi risultati rappresentano un passo significativo nella standardizzazione dell’uso del pupillometro in terapia intensiva, riducendo la soggettività nelle valutazioni manuali delle pupille.

pupillometria cerebrali
Foto di Klausi Shippe

Testo dall’Ufficio Stampa dell’Università di Milano-Bicocca

Ricerca medica, nuovi risultati in Epatologia con l’intelligenza artificiale

 

Grazie ad uno studio sui dati clinici di 12mila pazienti di tutto il mondo identificati quattro sottogruppi di Colangite Biliare Primitiva, classificati in ordine di gravità crescente.
Colangite Biliare Primitiva epatologia intelligenza artificiale
Foto di Gerd Altmann

 

Milano, 16 marzo 2022 – L’intelligenza artificiale al servizio della ricerca medica in Epatologia. Una ricerca condotta dal Centro delle Malattie Autoimmuni del Fegato dell’Università di Milano-Bicocca presso l’Ospedale San Gerardo di Monza, e dal team di Data Science di Rulex a Genova, ha permesso di individuare quattro nuovi sottotipi di Colangite Biliare Primitiva (CBP) basandosi sui dati clinici di più di 12mila soggetti provenienti da tutto il mondo. Il nuovo algoritmo si unisce agli esistenti score prognostici e consente di migliorare la valutazione prognostica dei pazienti già al momento della diagnosi.
«Per noi pazienti questo studio è molto importante considerato il grande numero di pazienti italiani inclusi e le potenzialità di innovazione portate dall’intelligenza artificiale – commenta Davide Salvioni, presidente di AMAF Onlus, l’associazione italiana di pazienti dedicata alle malattie autoimmuni del fegato –. Una migliore conoscenza di queste patologie avrà sicuramente delle ricadute positive sulla capacità dei medici di gestirle in modo più efficace».

La CBP è una malattia del fegato che, benché rara, in Italia colpisce più di 10.000 persone, soprattutto donne oltre i 40 anni di età. Nell’ultimo decennio vi è stato un progressivo miglioramento della stratificazione prognostica dei pazienti con CBP, grazie anche allo sviluppo di score e calcolatori.

 

Di recente l’intelligenza artificiale e il machine learning sono stati applicati con beneficio nello studio di malattie comuni, dalle infezioni alle malattie cardiovascolari, dal tumore alla mammella a quello del colon-retto. Nel contesto delle malattie rare, e della CBP nello specifico, mancavano tuttavia evidenze sperimentali in relazione a queste nuove tecnologie e alle loro applicazioni.

 

Il team del Centro Malattie Autoimmuni del Fegato di Monza guidato dal professor Pietro Invernizzi, ha utilizzato Rulex, uno strumento innovativo di analisi dati che impiega un sofisticato algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato dal team di ricerca e sviluppo di Rulex, coordinato dall’amministratore delegato Marco Muselli, e basato su un modello teorico messo a punto all’interno dell’Istituto di Elettronica, di Ingegneria dell’Informazione e delle Telecomunicazioni del CNR di Genova.

 

Lo studio, pubblicato sulla rivista Liver International, ha raccolto la più grande coorte mai esplorata di pazienti con CBP a livello internazionale, includendo pazienti dall’Europa, dal Giappone e dal Nord America (DOI: 10.1111/liv.15141). L’obiettivo del lavoro è stato quello di sfruttare questa enorme mole di dati al fine di migliorare la stratificazione del rischio in questa patologia rara. Sono stati identificati quattro sottogruppi di malattia, in ordine di gravità clinica crescente, basandosi solamente su tre valori di laboratorio: albumina, bilirubina e fosfatasi alcalina.


«Il team di Rulex guidato da Damiano Verda ha raggruppato i pazienti affetti con CBP in modo completamente nuovo e ha creato delle regole molto facili da applicare in clinica per classificare i nuovi pazienti già alla diagnosi», spiega il dottor Alessio Gerussi, primo nome dello studio e ricercatore presso il Centro Malattie Autoimmuni del Fegato di Monza.

 

«Il nostro lavoro non finisce qui: gli studi futuri saranno mirati alla integrazione dei dati clinici con i dati provenienti dal sequenziamento genetico, dalle tecniche di imaging radiologiche e dalle scansioni digitali dei vetrini dei campioni istologici – sottolinea Gerussi –. Lo scopo finale è descrivere la eterogeneità della malattia in modo più raffinato di quanto fatto fino ad ora per offrire cure personalizzate ai pazienti, scopo ultimo della Medicina di Precisione».
Testo dall’Ufficio Stampa Università di Milano-Bicocca