Valutare con accuratezza la gravità della malattia da Covid-19, comprendere come l’organismo sta reagendo all’infezione, prevedere il decorso delle condizioni del paziente e identificare gli interventi piu’ adeguati per limitare i danni provocati dalla risposta del corpo all’agente patogeno. Il tutto anche attraverso l’utilizzo dei sistemi di Intelligenza artificiale per incrociare grandi quantita’ di dati sierologici, clinici, molecolari e anagrafici. Sono gli obiettivi di un’inedita Ricerca scientifica e pratica clinica, sviluppate da un team dell’Universita’ di Udine e condensate nello studio di recente pubblicazione ‘Combining Deep Phenotyping of Serum Proteomics and Clinical Data via Machine Learning for Covid-19 Biomarker Discovery’. I primi risultati sono stati resi noti oggi al termine di un “lavoro di squadra portato avanti tra febbraio e settembre 2021 da 19 autori, ricercatori ed esperti dei Dipartimenti di Area Medica, Matematica-Informatica e Fisica dell’ateneo e dell’Azienda Sanitaria Universitaria Friuli Centrale (Asufc)“. Un progetto, spiegano i ricercatori “unico a livello internazionale per numerosita’ dei pazienti arruolati, ben 160, e dei parametri presi in considerazione e che, proprio grazie all’utilizzo di sistemi di AI, ha permesso di comprendere meglio i meccanismi legati alla stratificazione del rischio”. “Riuscire a identificare prospetticamente i pazienti piu’ fragili e’ fondamentale per poter programmare interventi adeguati e tempestivi”, ha sottolineato Antonio Paolo Beltrami, ricercatore al Dipartimento di Area Medica, ricordando che lo studio ha coinvolto prevalentemente uomini over 65 affetti dalle varianti alfa o delta. Tra gli obiettivi della ricerca, ha aggiunto Francesco Curcio, direttore del Dipartimento di Medicina di Laboratorio dell’Istituto di Patologia Clinica dell’Asufc, c’e’ anche l’identificazione di “nuovi potenziali biomarcatori e la definizione del rischio individuale di trovarsi in una fase iniziale di malattia non ancora sintomatica o la probabilita’ di ammalarsi in futuro”.
