Aneurisma dell’aorta toracica: Sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale per la prevenzione 

L’aneurisma dell’aorta toracica è l’ingrossamento anomalo e potenzialmente pericoloso della principale arteria che porta il sangue dal cuore al resto del corpo. Un gruppo multidisciplinare di ricercatori provenienti dall’Università di Palermo, dal Politecnico di Torino e dall’Università di Torino sta attualmente lavorando su un ambizioso progetto per sviluppare un sistema di intelligenza artificiale finalizzato a prevedere il rischio di eventi avversi, come rottura e dissezione, nonché a stimare la crescita dell’aneurisma dell’aorta toracica ascendente (aAat).

Il progetto, denominato Prin e guidato dal professor Diego Gallo del Politecnico di Torino, il dottor Gibello Lorenzo dell’Università degli Studi di Torino, il professor Salvatore Pasta del Dipartimento di Ingegneria e la professoressa Carmela Rita Balistreri del Dipartimento di Biomedicina, Neuroscienze e diagnostica avanzata dell’Università degli Studi di Palermo, ha ottenuto un finanziamento di 234 mila euro.

Aneurisma dell’aorta toracica: Migliorare la gestione e la prevenzione 

L’aneurisma dell’aorta toracica ascendente rappresenta una malattia potenzialmente letale, con tassi di sopravvivenza ridotti in caso di complicanze come la rottura o la dissezione. Attualmente, la gestione clinica di questa condizione si basa sul monitoraggio delle dimensioni dell’aneurisma per valutare il rischio di complicanze.

Tuttavia, il diametro massimo dell’aAat non è un predittore affidabile e non riflette completamente il rischio associato all’aneurisma e alle sue complicanze. In questo contesto, il progetto Prin mira a integrare informazioni demografiche, parametri clinici, dati di imaging, biomarcatori, dati biomeccanici e caratteristiche morfologiche per costruire modelli predittivi robusti.

Utilizzando l’intelligenza artificiale, l’obiettivo è prevedere il rischio di eventi avversi come la rottura e la dissezione e stimare la traiettoria di crescita dell’aneurisma. Ciò consentirebbe di acquisire nuove conoscenze sulla comprensione meccanicistica dell’aAat e di creare le basi per un’approccio di medicina predittiva e personalizzata basato su dati multidisciplinari e intelligenza artificiale. Questo potrebbe portare a livelli di accuratezza senza precedenti nell’identificazione di pazienti ad alto rischio o ad alto costo, facilitando un trattamento più efficace e una cura efficiente.