Screen4Care - progetto europeo screening neonatale e tecnologie digitali

Il programma coinvolge UE, Federazione EFPIA e associazioni dei pazienti. Coordinatrice accademica è l’italiana Prof.ssa Alessandra Ferlini

Come ha dimostrato nelle settimane scorse la tragica vicenda del piccolo Ettore, che non ha avuto la possibilità di accedere allo screening neonatale (SNE) che avrebbe potuto salvargli la vita, la diagnosi precoce attraverso programmi di screening è una delle risorse più preziose del nostro Servizio Sanitario e la sua omogenea applicazione su tutto il territorio nazionale non può che essere considerata prioritaria. Specialmente nel caso di malattie rare, come l’atrofia muscolare spinale (SMA) da poco aggiunta al programma - che sale così a 51 patologie indagate. Tuttavia, guardando da una prospettiva più vasta alla questione della diagnosi precoce, si realizza che molto più lavoro può essere svolto nell’interesse dei malati rari combinando le potenzialità dello screening e quelle dell’intelligenza artificiale.

Infatti, un gruppo internazionale - del quale fanno parte anche alcune menti italiane - composto da scienziati e ricercatori di varie branche della medicina, bioinformatici, biologi, genetisti, rappresentanti dell’industria farmaceutica e delle Associazioni di pazienti ha  pubblicato sulla rivista PlosOne un articolo nel quale viene presentata e descritta l’organizzazione di un nuovo programma di ricerca, Screen4Care, che mettendo insieme lo screening genetico neonatale e gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale, permetterà di ridurre i tempi necessari per la diagnosi di numerosissime malattie rare. Il progetto - che sarà rivolto a una popolazione di 25 mila neonati in vari stati d’Europa - è finanziato con 25 milioni di euro dall’Innovative Medicines Initiative (IMI 2 JU), un’iniziativa frutto dello sforzo congiunto dell’Unione Europea, della Federazione Europea delle Associazioni e delle Industrie Farmaceutiche (EFPIA) e delle Associazioni dei pazienti.

Quest’ultimo punto non è secondario dal momento che, come notano gli stessi autori dell’articolo, la gran parte dei sistemi sanitari europei si rifà ai criteri per lo screening neonatale stabiliti da Wilson e Jungner nel 1968 (su un’esigenza specifica dell’Organizzazione Mondiale della Sanità) ma ancora oggi impiegati per la selezione delle malattie da introdurre nello screening; ciononostante  l’evoluzione tecnologica a cui siamo andati incontro nell’ultimo ventennio e che ruota intorno alle nuove metodiche per il sequenziamento del genoma ha portato a una revisione di tali criteri, riassunti in 5 raccomandazioni le quali, se poste a confronto con quelli precedenti, fanno balzare all’occhio il mancato coinvolgimento del paziente nella definizione dei percorsi di accelerazione della diagnosi.

Una lacuna a cui il progetto Screen4Care promette di porre rimedio, ponendosi l’obiettivo di ottenere diagnosi sempre più tempestive che permettano ai malati di entrare per tempo nei percorsi di cura, con evidente incremento della qualità di vita. Per conseguire questo scopo il programma procederà per fasi, a partire da una mappatura delle risorse e delle iniziative nazionali esistenti per puntare poi sulla progettazione di un sistema di screening genetico neonatale al quale applicare i vantaggi dell’intelligenza artificiale nello studio dei fenotipi di malattia. Come avverrà tutto ciò nella pratica?

Screen4Care consta di 5 diversi moduli (un sesto è dedicato a una serie di attività in campo manageriale), al primo dei quali è stato assegnato il suggestivo nominativo di “Screen4Pedia”: si tratta di una fase perlopiù analitica per approfondire gli attuali programmi di screening dedicati alle patologie rare in corso in Europa e pensare al modo migliore di integrarli di volta in volta. A questo si affiancherà una fine analisi delle fonti dei dati disponibili che costituirà il pilastro fondante per la nascita di algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning) grazie a cui sospettare e identificare le patologie rare già dalle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti. Infine, saranno svolte attività di Horizon scanning, vale a dire di individuazione di possibili tecnologie per il controllo e il monitoraggio dei sintomi stessi.

Già da ciò si capisce come il progetto voglia ricondurre approcci differenti all’unità e proporre percorsi che vadano al di là dei confini nazionali - si stima che solo in Europa siano oltre 30 milioni le persone con una diagnosi di malattia rara e una buona parte di esse hanno ottenuto conferma della loro situazione solo dopo anni di esami e indagini, una vera e propria “odissea diagnostica” a cui il progetto Screen4Care intende mettere fine. Il secondo modulo, infatti, ha l’obiettivo di sviluppare strumenti per leggere in maniera uniforme l’enorme mole di dati contenuti nei database elettronici di ospedali, istituti di ricerca pubblici e strutture private. Per far ciò servirà creare un ambiente cosiddetto “FAIR” (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), cioè un luogo virtuale dove archiviare i “metadati” e operare su gruppi di dati confrontabili tra loro. In questo modo sarà possibile analizzare gli elementi contenuti nei Registri delle malattie rare - ad esempio quelli delle Reti di Riferimento Europee (ERN) - utilizzando schemi comuni e raffrontandoli in maniera logica e programmatica.

Il terzo modulo si basa sulla costruzione dei pannelli di geni da usare nei programmi di screening neonatale. I criteri saranno basati sulla disponibilità di trattamenti e sull’utilità clinica dei geni in questione. Secondo gli autori la scelta di usare programmi di sequenziamento mirato e pannelli genetici consentirà di massimizzare la qualità dell’informazione anche in riferimento alle variazioni interpretabili, fornendo informazioni precise e di qualità. Tuttavia, ai neonati che presentino una malattia sintomatica precoce e siano risultati negativi al test verrà offerta la possibilità di sottoporsi al sequenziamento dell’intero genoma (WGS) per un maggior livello di approfondimento. Nel quarto modulo saranno messi a punto gli algoritmi di intelligenza artificiale necessari a generare strumenti di supporto ai medici e ai genetisti per il riconoscimento dei sintomi delle malattie rare - il cui numero oggi sfiora le 10 mila unità - caratterizzate spesso dalla sovrapposizione di segni e manifestazioni cliniche. Il quinto modulo, infine, riunirà ognuno di questi passaggi per portare nella realtà di tutti i giorni uno strumento informativo e unitario che medici e pazienti possano, ognuno per il loro ruolo, impiegare nell’individuazione delle malattie rare.

Screen4Care costituisce dunque una partnership pubblico-privato (PPP) che riunisce 20 poli accademici, 11 partner di progetti industriali e 4 tra piccole e medie imprese. In tutto questo all’Italia è affidato un ruolo di primo piano dal momento che il coordinamento scientifico del consorzio è affidato all’Università degli Studi di Ferrara. Un incarico che mette in rilievo la centralità del nostro Paese e conferma, se mai ce ne fosse ancora bisogno, l’impegno in favore dei tanti malati rari, affinché ricevano diagnosi corrette in tempi rapidi e possano essere avviati su un solido percorso di cura e assistenza che ne migliori in maniera sensibile la qualità di vita. Il coordinatore scientifico accademico è Alessandra Ferlini, professore di Genetica Medica.

Per approfondimenti leggi l’intervista alla Prof.ssa Ferlini su Osservatorio Screening Neonatale.

 

Articoli correlati

Seguici sui Social

Iscriviti alla Newsletter

Iscriviti alla Newsletter per ricevere Informazioni, News e Appuntamenti di Osservatorio Malattie Rare.

Sportello Legale OMaR

Tutti i diritti dei talassemici

Le nostre pubblicazioni

Malattie rare e sibling

30 giorni sanità

Speciale Testo Unico Malattie Rare

Guida alle esenzioni per le malattie rare

Con il contributo non condizionante di

Partner Scientifici

Media Partner


Questo sito utilizza cookies per il suo funzionamento. Maggiori informazioni