Tecnologie Digitali Applicate Alla Medicina - 41 Ciclo

Le malattie cardiovascolari (CVD) rappresentano la principale causa di morte a livello globale. La stratificazione del rischio e la personalizzazione della terapia richiedono strumenti diagnostici sempre più raffinati. Negli ultimi anni, l’integrazione di biomarcatori emergenti (molecolari, imaging, e digitali) con tecnologie avanzate, come l’intelligenza artificiale (AI), ha aperto nuove prospettive per migliorare la predizione degli eventi e l’efficacia dei trattamenti. Il progetto ha come obiettivo la validazione clinica e computazionale di nuovi biomarcatori cardiovascolari, con particolare attenzione a:

   • Biomarcatori molecolari: come microRNA, RNA circolari e marcatori infiammatori associati all’aterotrombosi, all’infarto miocardico acuto ed alle malattie del cuore;
   • Biomarcatori di imaging: inclusi parametri avanzati ottenuti mediante ecocardiografia, angiografia, tomografia computerizzata coronarica e risonanza magnetica cardiaca;
   • Biomarcatori digitali e AI-driven: mediante applicazione di modelli di deep learning per l’analisi automatizzata di immagini cardiache e predizione di eventi clinici.

Il progetto si svolgerà prevalentemente presso il Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche dell’Università Magna Graecia di Catanzaro con possibilità di svolgere una parte del progetto presso altri centri coi quali esistono collaborazioni consolidate, anche coinvolgendo una coorte prospettica di pazienti con diverse manifestazioni cardiovascolari (sindrome coronarica acuta, scompenso cardiaco, valvulopatie). I dati saranno raccolti mediante protocolli standardizzati, e le analisi statistiche comprenderanno modelli predittivi multivariati e approcci di machine learning.
L’obiettivo è duplice: da un lato, validare l’efficacia clinica di biomarcatori innovativi e combinati nella previsione degli outcome cardiovascolari; dall’altro, sviluppare un modello predittivo integrato per la medicina di precisione, capace di guidare la scelta terapeutica in maniera personalizzata al fine di migliorare l’efficacia e la sicurezza dei trattamenti.