Il progetto ha lo scopo di monitorare e rintracciare la crescita e la diffusione dei batteri resistenti agli antibiotici. Fornendo una rilevazione precoce ed un intervento tempestivo, il progetto di ricerca permetterà di identificare i trend di resistenza nell'ambito dell'antibiotico resistenza a livello locale. Offrirà inoltre informazioni utili per le politiche di sanità pubblica, con l'obiettivo di ottimizzare l'uso degli antibiotici e preservarne l'efficacia.

La medicina di precisione è "un approccio emergente per il trattamento e la prevenzione delle malattie che tiene conto della variabilità individuale nei geni, nell'ambiente e nello stile di vita di ogni persona" e fa parte del più ampio approccio denominato P4 (predictive, preventive, personalized) medicine, ovvero medicina predittiva, preventiva, personalizzata e partecipativa, che si fonda sulla raccolta ed analisi di dati molecolari, clinici, sullo stile di vita del paziente e sulla successiva loro analisi con l'obiettivo di fornire, ad es., terapie personalizzate. Obiettivo del progetto è la definizione, sviluppo e sperimentazione di una piattaforma software per l'analisi di dati clinici (es. esami di laboratorio) e comportamentali (es. misure provenienti da sensori IoT o testi scritti in medicina narrativa), utilizzando tecniche di intelligenza artificiale e machine learning, con applicazioni in medicina predittiva e di precisione. La piattaforma supporterà l'ingestion e l'integrazione di diverse tipologie di dati (es. provenienti da sensori), ingloberà i più efficienti algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale (es. reti neurali) e supporterà sia esperimenti in silico di tipo "caso-controllo", sia la costruzione di modelli predittivi basati sull'addestramento di reti neurali. La piattaforma sarà sperimentata sia su dati clinici provenienti da esami di laboratorio, sia su dati provenienti da diverse tipologie di sensori, quali sensori metabolici per il monitoraggio di dati in disturbi della nutrizione (es. obesità o anoressia), giroscopio, accelerometro, GPS, ecc., per la misurazione di dati inerenti il monitoraggio del movimento e dell'accrescimento (es. rilevanti nella gestione della scoliosi).

La malattia del fegato grasso (FLD) è un problema sanitario importante che cresce di anno in anno. Infatti, FLD è la principale causa di malattia epatica cronica e la prima causa di trapianto di fegato. Nonostante sostanziali sforzi, non esiste un trattamento farmacologico specifico ed efficace contro la FLD. FLD è un tratto complesso che deriva da fattori sia genetici che ambientali. L'obesità è senza dubbio il fattore di rischio ambientale più forte. Tuttavia, ci sono molti individui con obesità che non hanno FLD e, viceversa, molti individui magri che sono suscettibili a questa malattia. In questo progetto, costruiremo le basi per implementare la medicina di precisione per curare FLD identificando i fattori genetici protettivi e di rischio per FLD in individui con obesità o magri. Il dottorando lavorerà su un ampio dataset di oltre 450.000 individui in cui sono disponibili dati genetici, biochimica, metabolomica e imaging. Il dottorando deve avere un forte interesse per la genetica umana dei tratti complessi, data mining e statistica biomedica. Questo progetto farà progredire la scienza medica identificando nuovi potenziali bersagli terapeutici per il trattamento di individui a rischio. Questo porterà allo sviluppo di trattamenti di precision nei pazienti affetti da FLD con e senza obesità. Il principale vantaggio di questo approccio terapeutico, dal punto di vista del paziente, sarà una maggiore efficacia e una riduzione degli effetti collaterali.

Background: il consumo concomitante di fibre di betaglucano dell’orzo e dell’avena, di steroli vegetali, di chitosano e polifenoli del tè verde ha dimostrato ridurre fino al 25% il colesterolo nel sangue. Una dieta che includa il consumo di tutte queste componenti naturali è definita “Portfolio diet” e diversi studi ne hanno provato l’efficacia ipocolesterolemizzante. È noto altresì che l’aderenza agli schemi dietetici a lungo limitata nel tempo. Lo sviluppo di un nutraceutico per uso orale che includa tutte le suddette molecole potrebbe aumentare la compliance dei pazienti e ridurre altrettanto efficacemente la colesterolemia con altresì un contenimento dei costi a carico del paziente. Scopo del progetto: sviluppare un nuovo nutraceutico composto da fibre di betaglucano dell’orzo e dell’avena, steroli vegetali (tipo campesterolo, stigmasterolo etc), chitosano e polifenoli del tè verde e testarlo per gli effetti ipocolesterolemizzanti ed eventualmente ipotriglicerizzanti.

Metodi: studi in vitro su cellule epatiche (HepG2, LX2) eventualmente anche 3D, sull’effetto del nutraceutico sul pathway biosintetico del colesterolo, PCSK9, LDL-R, apoB, SREBP1 e 2, e betaossidativo; sull’assorbimento intestinale in enterociti CaCo2; studio clinico per valutare l’effetto su soggetti affetti da ipercolesterolemia poligenica in confronto a 2 gruppi di controllo (dieta portfolio e steroli vegetali); Risultati attesi: riduzione del colesterolo LDL del 25% con un nuovo nutraceutico composto da fibre di betaglucano dell’orzo e dell’avena, steroli vegetali, chitosano e catechine del tè verde; migliore aderenza; inibizione di HMCoAreduttasi, modulazione di PCSK9, riduzione dell’assorbimento delle micelle di colesterolo a livello intestinale. 

Ref. Endocrinol Metab (Seoul). 2020 Jun; 35(2): 298–307; Progress in Cardiovascular Diseases 61, Issue 1, May–June 2018, 43-53

L’esercizio fisico insieme ad una sana alimentazione sono di fondamentale importanza per la prevenzione delle malattie non trasmissibili. Tuttavia, la pandemia da Covid-19, ha influenzato negativamente lo stile di vita aumentando il tempo di sedentarietà e diminuendo quello dedicato all’attività fisica. Il Pilates è una attività a basso costo che ha effetti positivi sia sul corpo che sulla mente con un basso impatto sulle articolazioni. Esso può essere considerato uno strumento di riabilitazione in individui obesi. Lo scopo dello studio è quello di studiare gli effetti del Pilates supervisionato ed effettuato a casa, sulle componenti dell’efficienza fisica e biomarcatori (c-miRNA) associati alla salute in donne in sovrappeso e obese. Inoltre, si andrà ad investigare i meccanismi molecolari mediati dalla pratica del Pilates per un invecchiamento di successo e per la prevenzione del tumore al seno. Almeno, cento donne di mezza età saranno assegnate in maniera random ad un gruppo di intervento (allenamento di Pilates) e ad un gruppo di controllo. La valutazione dell’efficienza fisica sarà effettuata all’inizio (T0), dopo 3 (T3) e 6 (T6) mesi dall’inizio dell’intervento e dopo 3 (T9) e 6 (T12) mesi dalla fine dell’intervento. Inoltre, per valutare gli effetti dell’allenamento sui marcatori biochimici, campioni di sangue saranno raccolti a T0, T6 e T12. I campioni raccolti a T0 e T6 saranno utilizzati per valutare i c-miRNAs e i pathways molecolari correlati al tumore al seno. Uno specialista laureato in scienze motorie si prenderà cura del programma di allenamento usando una piattaforma online. Alla fine di questo progetto, sarà disponibile una innovativa raccolta di video lezioni specificamente progettate per individui in sovrappeso e obesi. Inoltre, identificare gli obiettivi e le funzioni dei c-miRNAs e i pathways molecolari sottostanti all’insorgenza dell’obesità potrebbe essere utile per sviluppare nuove strategie terapeutiche.