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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-05302022-112615


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale LM6
Autore
LOPRIENO, SARA
URN
etd-05302022-112615
Titolo
Sviluppo di un sistema di tecnologia informatica multiparametrico per la caratterizzazione clinico-funzionale nelle distrofie muscolari
Dipartimento
RICERCA TRASLAZIONALE E DELLE NUOVE TECNOLOGIE IN MEDICINA E CHIRURGIA
Corso di studi
MEDICINA E CHIRURGIA
Relatori
relatore Prof. Siciliano, Gabriele
relatore Dott.ssa Ricci, Giulia
Parole chiave
  • distrofie
  • malattie neuromuscolari
Data inizio appello
14/06/2022
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
14/06/2092
Riassunto
Le distrofie muscolari rappresentano un ampio e piuttosto clinicamente eterogeneo gruppo di disordini ereditari tuttavia accomunate da un interessamento primitivo del tessuto muscolare scheletrico, progressiva atrofia e ipostenia muscolare e alterazioni distrofiche alla biopsia muscolare. In quanto malattie rare, le singole forme, di cui se ne distinguono oggi oltre 50 molecolarmente caratterizzate, hanno un basso tasso di prevalenza complessivamente attestantesi intorno allo 0.2 per 1000, molto al di sotto di quello convenzionalmente stabilito di 1/2000 abitanti.
In questo gruppo di patologie sono comprese: le distrofinopatie (distrofia muscolare di Duchenne e distrofia muscolare di Becker, il gruppo delle distrofie dei cingoli (Limb Girdle Muscular Dystrophy, LGMD), la distrofia facioscapolomerale (FSHD) le distrofie miotoniche di tipo 1 e 2, la distrofia muscolare oculofaringea ed altre forme di distrofie muscolari più rare. Si tratta di condizioni ad esordio variabile, dall’infanzia all’età giovane adulta fino a forme tardive, in alcuni casi con comorbidità di entità variabile tra cui il coinvolgimento cardiaco rappresenta una frequente manifestazione fenotipica.
La diagnosi di queste malattie è spesso complessa, ma è soprattutto la presa in carico del paziente, spesso con grave disabilità a fronte della mancanza di terapie disease modifyng nella maggior parte dei casi, che rappresenta un rilevante ambito di impegno di risorse assistenziali oltre che socio-economiche.
Nonostante l’avanzamento delle tecniche di sequenziamento del DNA (Next Generation Sequencing, NGS) che hanno consentito di identificare sempre più varianti patologiche correlate, la diagnosi delle distrofie muscolari rimane complessa a causa della grande eterogeneità, della difficile correlazione fenotipo-genotipo e della mancanza di dati e classificazioni univoche. Altre difficoltà si riscontrano nella raccolta di dati di storia naturale di malattia attraverso metodi condivisi e standardizzati.
La possibilità di utilizzare i nuovi mezzi di tecnologia informatica e di e-Health, per ottimizzare la diagnosi, il trattamento e la gestione dei pazienti affetti da queste condizioni, rappresenta una sfida attuale.
La presente tesi si inserisce nell’ambito delle attività del progetto InGene 2.0, finanziato dalla Regione Toscana con il bando “Ricerca Salute 2018”, che si pone come obiettivo la creazione di una piattaforma di tecnologia informatica capace di integrare dati multiparametrici che siano di ausilio e supporto alla diagnosi, alla gestione clinica e al trattamento di pazienti affetti da malattie neuromuscolari.
E’ stata realizzata la piattaforma Health360, una web application con un’interfaccia utente sviluppata su più moduli. Ciascuno di questi moduli raccoglie informazioni riguardanti le valutazioni clinico-funzionali, il fenotipo, il genotipo e l’imaging muscolare del paziente, informazioni che verranno successivamente integrate fra di loro attraverso algoritmi multivariabili per consentire un’adeguata caratterizzazione genotipo-fenotipo del paziente e dell’andamento nel tempo della sua patologia e, infine, per la creazione di modelli in grado di orientare verso una possibile diagnosi in base ai dati inseriti.
Nello specifico, nella fase inziale del progetto, argomento della presente tesi, la piattaforma è stata testata e implementata al fine di descrivere dal punto di vista clinico funzionale una corte di pazienti affetti da distrofie muscolari seguiti presso l’Unità di Neurologia Azienda Ospedaliera Universitaria Pisana.
Il sistema si è dimostrato efficace, non solo automatizzando l’esecuzione dei vari test clinici funzionali motori, ma anche fungendo da database contenente le varie informazioni relative ai pazienti, consentendo quindi di integrare e correlare fra loro i risultati provenienti da test differenti e i vari punteggi derivati dalle successive rivalutazioni.
Nel complesso, il progetto InGene 2.0 si pone l’obiettivo di realizzare uno strumento di tecnologia informatica innovativo, multiparametrico e personalizzato, utile alla descrizione morfo-funzionale del singolo individuo affetto da distrofia muscolare, consentendo così una caratterizzazione dei pazienti per un profilo di malattia personalizzato e adatto al monitoraggio del decorso della malattia, alla pianificazione della gestione delle cure e alla validazione degli studi terapeutici, avvalendosi di un gruppo di ricerca multidisciplinare.


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