Advanced multi-omics Data Analysis for Precision Therapy Algorithms
ADAPTA è un progetto finanziato tramite bando a cascata di HEAL-Italia e realizzato in compartecipazione con Università di Camerino (UNICAM): il progetto rappresenta un’innovazione significativa nell’ambito della medicina di precisione, mirando a sviluppare un framework di analisi dati che sia per costruzione sicura, accurata, efficace, flessibile e spiegabile. https://arit.unicam.it/it/progetti/advanced-multi-omics-data-analysis
ADAPTA introduce un modello che integra sia le caratteristiche genetiche con quelle cliniche per identificare i fattori di rischio per malattie non trasmissibili.
ADAPTA combina topologia computazionale con modelli di machine learning spiegabili. Il ciclo di vita del software è ispirato ai processi di certificazione di medical device di classe IIa ed aumentato tramite l’integrazione di requisiti di sicurezza e flessibilità sia per proteggere i dati sensibili dei pazienti che per assicurare che il sistema possa evolvere in risposta a nuove scoperte scientifiche o esigenze cliniche.
La validazione dell’architettura con dati reali di pazienti e l’organizzazione di sessioni di training per medici non solo conferma l’efficacia della soluzione ma aiuta anche a promuovere l’accettazione e l’adozione di queste tecnologie avanzate. Educare sia i professionisti che il pubblico sull’uso e i benefici della medicina di precisione può accelerare la sua implementazione e migliorare i risultati della sanità pubblica.
Gli obiettivi del progetto ADAPTA
L’obiettivo di ADAPTA è di sviluppare una architettura sicura, accurata, efficace, flessibile e spiegabile per l’analisi dei dati per la democratizzazione della medicina di precisione. Gli algoritmi multi-scala di analisi di dati saranno centrati sulla combinazione di topologia computazionale e modelli di machine learning spiegabili.
Le caratteristiche di sicurezza, efficacia, flessibilità e spiegabilità saranno inserite già in fase di progettazione della soluzione tramite l’utilizzo di cicli di ingegneria del software avanzati. L’architettura sarà validata attraverso i dati provenienti dai WP1 e WP4 e saranno organizzate sessioni di training rivolte ai medici per socializzare e promuovere l’impatto di tali tecnologie.
Risultati attesi del progetto ADAPTA
Esperienza nell'elaborazione e analisi di dati complessi
La costruzione del software richiederà la raccolta, l’elaborazione e l’analisi di dati complessi provenienti da diverse fonti. Attraverso questo processo, il team acquisirà competenze avanzate nell’elaborazione di grandi quantità di dati, nell’identificazione di relazioni e pattern significativi e nella formulazione di modelli predittivi. Questa competenza nell’analisi dei dati sarà preziosa per il futuro sviluppo di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale e sul machine learning.
Capacità di integrazione di tecnologie innovative
Il progetto richiederà l’integrazione di tecnologie innovative, come piattaforme cloud, connettività sicura, intelligenza artificiale e la computazione distribuita. Attraverso l’implementazione del software, il team raffinerà le competenze e acquisirà ulteriore esperienza nella gestione e nell’integrazione di queste tecnologie. Questo permetterà di essere all’avanguardia nello sviluppo di soluzioni agricole innovative e di utilizzare tali competenze per aumentare il vantaggio competitivo.
Accuratezza diagnostica migliorata
ADAPTA dovrebbe migliorare la precisione nella diagnosi e nella stratificazione del rischio delle malattie, grazie all’analisi avanzata dei dati.
Durata
15 mesi
Importo complessivo del progetto
405.233,35 €
Contributo ammesso
347.672,10 €
Risultati raggiunti dal progetto ADAPTA
Il progetto ADAPTA ha ottenuto sette risultati di rilievo, sia scientifico che tecnologico, che hanno contribuito allo sviluppo di nuovi strumenti per la medicina di precisione e per la diagnosi assistita da intelligenza artificiale, con particolare attenzione alle malattie rare e fibrotiche:
Integrazione tra dati clinici e multi-omici
È stato realizzato un sistema capace di integrare dati clinici, ecocardiografici e di espressione genica, permettendo di correlare le caratteristiche cliniche del paziente ai meccanismi molecolari che le determinano. L’infrastruttura software consente di acquisire e gestire in modo sicuro dati eterogenei, assicurando tracciabilità, qualità e riproducibilità delle analisi.
Piattaforma di analisi interattiva basata su intelligenza artificiale
È stata realizzata un’applicazione web interattiva, sviluppata con tecnologie open-source, che permette a clinici e ai ricercatori analizzare dati clinici e molecolari in modo semplice e guidato. Attraverso l’interfaccia è possibile caricare dati standardizzati, eseguire analisi statistiche e di machine learning, visualizzare i risultati tramite grafici interattivi (come mappe di calore e analisi delle componenti principali) e ottenere automaticamente report interpretativi. L’accesso avviene in un ambiente sicuro, tramite rete protetta e autenticazione a due fattori, nel rispetto dei requisiti di sicurezza dei dati sanitari. È stato realizzato un sistema capace di integrare dati clinici, ecocardiografici e di espressione genica, permettendo di correlare le caratteristiche cliniche del paziente ai meccanismi molecolari che le determinano. L’infrastruttura software consente di acquisire e gestire in modo sicuro dati eterogenei, assicurando tracciabilità, qualità e riproducibilità delle analisi.
Applicazione della Topological Data Analysis
Il progetto ha introdotto in modo innovativo l’uso della Topological Data Analysis (TDA) nello studio delle malattie rare fibrotiche. Questi strumenti avanzati hanno permesso di esplorare la struttura complessa dei dati clinici e di espressione genica, individuando relazioni e pattern non evidenti con i metodi statistici tradizionali. Grazie a questo nuovo approccio è stato possibile identificare nuovi gruppi di pazienti e potenziali biomarcatori, aprendo la strada ad una comprensione più profonda della malattia.
Stratificazione fenotipica e predizione clinica
Combinando TDA e tecniche di machine learning, ADAPTA ha consentito di distinguere tre principali fenotipi clinici nelle patologie sclerodermiche (Raynaud, VEDOSS, SSc), caratterizzati da diversi livelli di gravità e coinvolgimento cardiaco. Sulla base di queste informazioni sono stati sviluppati modelli predittivi in grado di stimare la probabilità di progressione della malattia, offrendo un supporto concreto alla stratificazione del rischio e alla personalizzazione delle strategie terapeutiche. È stato realizzato un sistema capace di integrare dati clinici, ecocardiografici e di espressione genica, permettendo di correlare le caratteristiche cliniche del paziente ai meccanismi molecolari che le determinano. L’infrastruttura software consente di acquisire e gestire in modo sicuro dati eterogenei, assicurando tracciabilità, qualità e riproducibilità delle analisi.
Estensione ad altri ambiti clinici
Nella fase successiva, l’approccio sviluppato dal progetto ADAPTA è stato applicato con successo anche ad altre condizioni cliniche. In particolare è stato utilizzato per migliorare la stratificazione del rischio nella fibrillazione atriale e per la previsione degli esiti funzionali nei pazienti colpiti da ictus cerebrale. Questi risultati dimostrano la flessibilità del metodo ADAPTA e la adattabilità del framework in diversi contesti della medicina di precisione. È stato realizzato un sistema capace di integrare dati clinici, ecocardiografici e di espressione genica, permettendo di correlare le caratteristiche cliniche del paziente ai meccanismi molecolari che le determinano. L’infrastruttura software consente di acquisire e gestire in modo sicuro dati eterogenei, assicurando tracciabilità, qualità e riproducibilità delle analisi.
Qualità, sicurezza e sostenibilità del software
Il software sviluppato dal progetto ADAPTA è stato progettato seguendo criteri di elevata qualità e affidabilità, tipici dei sistemi critici in ambito sanitario. Grande attenzione è stata dedicata alla struttura del codice, ai test automatici, alla sicurezza degli accessi e alla gestione dei dati in ambienti cloud protetti. Queste scelte rendono la piattaforma pronta per un futuro percorso di certificazione come dispositivo medico.
Impatto scientifico e prospettive
Il progetto ha dimostrato come l’integrazione di metodi avanzati di analisi dei dati e modelli predittivi interpretabili possa generare risultati di reale utilità clinica. L’approccio sviluppato in ADAPTA è trasferibile ad altri ambiti della medicina di precisione e rappresenta una solida base per la realizzazione di sistemi di supporto alle decisioni cliniche, con l’obiettivo di migliorare diagnosi, prognosi e trattamenti.
