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Prevenzione dei danni da Covid: finanziato studio Unimore

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Il progetto, coordinato dal Prof. Salvarani, ricerca sia fattori predittivi della severità della malattia, sia la valutazione del danno cronico polmonare


Prevenzione dei danni da Covid: finanziato studio Unimore

Importante progetto di ricerca, coordinato dal prof. Carlo Salvarani, ha ottenuto il finanziamento di oltre 700.000 Euro dal Ministero della Sanità nell’ambito del Bando Ricerca Covid-19. Il progetto ha superato una selezione di esperti internazionali ed è stato riconosciuto come quarto miglior progetto nazionale.
Nato da una collaborazione tra l’Azienda USL-IRCCS di Reggio Emilia e Unimore, vede la partecipazione delle Aziende Ospedaliero-Universitarie di Modena, di Parma e Monza e l’IRCCS Istituto Auxologico di Milano. Il progetto vuole ricercare da un lato fattori predittivi della severità della malattia, dall’altro la valutazione del danno cronico polmonare. I risultati di questo studio forniranno le basi per possibili interventi terapeutici mirati.

Il progetto dal titolo “Alterazioni dell'endotelio, dei neutrofili e del complemento associate al danno acuto e cronico nella polmonite COVID-19 integrate con approcci di machine learning” è uno dei 10 progetti nazionali finanziati dal Ministero della Sanità nell’ambito del Bando Ricerca Covid-19. Nella graduatoria finale è stato riconosciuto come quarto migliore progetto nazionale dopo la valutazione di esperti, anche internazionali, e il finanziamento ottenuto dal Ministero della Sanità è pari a 738.536,36 Euro.

Il progetto nasce da una collaborazione tra l’Azienda USL-IRCCS di Reggio Emilia e Unimore con la partecipazione delle Aziende Ospedaliero - Universitarie di Modena, Parma e Monza e l’IRCCS Istituto Auxologico di Milano. Il Prof. Carlo Salvarani di UNIMORE, direttore della Reumatologia dell’AOU di Modena e dell’Azienda USL-IRCCS  di Reggio Emilia è il ricercatore capofila e il team multidisciplinare che collabora al progetto comprende il Prof. Andrea Cossarizza, immunologo di Unimore,  il Prof. Giovanni Guaraldi di Unimore, infettivologo dell’AOU di Modena e la Dr.ssa Stefania Croci, Biotecnologa dell’Azienda USL-IRCCS di Reggio Emilia, oltre al coinvolgimento di esperti in malattie infiammatorie e infettive, pneumologi, radiologi, nonché biologi ed esperti nelle tecniche di 'machine learning'.

 “La presentazione clinica di COVID-19 – afferma il Prof. Carlo Salvarani, ricercatore capofila del progetto -  varia da casi asintomatici a polmonite grave con insufficienza respiratoria che può portare a ventilazione meccanica invasiva fino anche alla morte.  I pazienti più critici sviluppano una cosiddetta ‘tempesta di citochine’, caratterizzata dall'aumento di molte citochine infiammatorie che possono produrre danni acuti in diversi organi. L’ipotesi centrale del progetto è che fenomeni trombotici guidati dall'infiammazione (trombosi infiammatoria) si verifichino frequentemente nei pazienti COVID-19 e siano associati a una malattia più grave”.

“Nella prima parte di tale progetto – prosegue il Prof. Salvarani - i ricercatori valuteranno l'attivazione del complemento, l'attivazione dei neutrofili e la disfunzione endoteliale nei pazienti COVID-19 e loro utilità come fattori predittivi di severità della malattia e danno cronico. La seconda parte del progetto, piuttosto innovativavaluterà il danno cronico polmonare indotto dalla polmonite COVID-19”.

Il polmone è il principale organo bersaglio dell'infezione da SARS-CoV-2 e tale polmonite è causa di mortalità nella fase acuta. Non è chiaro se nei pazienti sopravvissuti persistano lesioni polmonari croniche, né la loro evoluzione.

 “C'è la necessità clinica di seguire i pazienti con lesioni polmonari iniziali – aggiunge il prof. Salvarani - con tecniche di ‘immagine’ polmonari come la tomografia computerizzata seriale ad alta risoluzione (HRCT) per valutare la persistenza delle lesioni, il tipo di lesione e trattare i pazienti in base alla natura di tali lesioni. Il progetto prevede un follow-up dei pazienti con HRCT polmonare e/o test di funzionalità respiratoria dopo 2-3 e 6 mesi dalla diagnosi di SARS-CoV-2 che sarà eseguito nei soggetti con danno polmonare iniziale più grave (lesioni tipo vetro smerigliato / consolidamento con estensione > 50% del parenchima polmonare alla HRCT basale) e nei pazienti che clinicamente manifesteranno compromissione funzionale polmonare. Sono previsti 700 pazienti. Le immagini al basale e di follow-up verranno confrontate mediante score visivo e analisi automatizzata basata su software (ad esempio software che si basano sulla densità di immagine fino ad algoritmi di deep-learning) per determinare l'evoluzione delle anomalie polmonari correlate alla polmonite COVID-19, con particolare attenzione alla potenziale insorgenza di fibrosi polmonare”.

Sono già stati scansionati con HRCT 3000 soggetti e sono già stati raccolti oltre 350 campioni di plasma e siero e 200 campioni di cellule mononucleate del sangue periferico da pazienti COVID-19 al momento della diagnosi, assicurando nel complesso la fattibilità del progetto.

I risultati di questo studio forniranno la prova che la perturbazione endoteliale è il punto critico che determina il danno del polmone e degli altri tessuti/organi nei pazienti COVID-19, gettando le basi per possibili interventi terapeutici mirati.

Inoltre, nel caso in cui i dati preliminari sull'attivazione del complemento e l'ipotesi che i neutrofili abbiano un ruolo nell'infezione da SARS-CoV-2 verranno confermati, sarà fornito il razionale per l'uso di farmaci che bloccano il complemento o i neutrofili in COVID-19.

Aumentare le conoscenze sull'evoluzione fibrotica della polmonite COVID-19 nel tempo può aiutare a selezionare i pazienti che possono ottenere benefici dai trattamenti con antifibrotici, oltre a fornire informazioni strategiche per il SSN in termini di future richieste di assistenza medica da pazienti COVID-19.

La disponibilità di numerosi dati clinici, di laboratorio, di funzionalità polmonare e radiologici, in particolare HRCT, accoppiati con gli esiti clinici consentirà la creazione di un gruppo di dati interdisciplinari. Il 'machine learning' verrà utilizzato per estrarre conoscenza da questi big data e produrre risultati che potrebbero essere utilizzati per predire l’esito della lesione polmonare di ciascun individuo e fornire sistemi di supporto alle decisioni cliniche, offrendo l'opportunità di interventi su misura. Pazienti a rischio, ad es. per insufficienza respiratoria potranno essere trattati con terapie specifiche per ridurre la progressione della fibrosi polmonare.

Infine, il progetto esplorerà il nuovo concetto di biomarcatori digitali testando il valore di dispositivi di assistenza vocale come strumenti clinici per monitorare i pazienti con polmonite post-COVID-19 durante il follow-up, che permettano di identificare traiettorie di limitazione funzionale nei pazienti, offrendo l'opportunità di interventi tempestivi.


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