La broncopneumopatia cronica ostruttiva (BPCO) rappresenta una delle principali cause di mortalità e disabilità globale, con un impatto significativo sulla qualità della vita dei pazienti, anche a causa di riacutizzazioni che ne peggiorano drasticamente il decorso.

Il progetto VERSO dell’Università di Foggia – candidato al BPCOntest 2024 di INNLIFES e INDICON – nasce proprio per colmare le attuali lacune nella gestione della BPCO e, attraverso l’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale, costruire modelli predittivi del rischio di riacutizzazione per la personalizzazione delle terapie.

Ne parliamo con Giulia Scioscia, docente del Dipartimento di scienze mediche e chirurgiche dell’ateneo.

Quali sono le principali lacune cliniche e diagnostiche che il progetto si propone di superare?

«Nonostante i progressi degli ultimi decenni, la BPCO continua a essere sotto diagnosticata e sotto trattata, soprattutto nelle fasi precoci, quando gli strumenti diagnostici convenzionali non riescono a intercettare con sufficiente sensibilità i primi segnali di malattia. Un ulteriore limite riguarda la capacità predittiva: identificare tempestivamente i pazienti a rischio di riacutizzazione o di progressione clinica resta una sfida irrisolta. Il progetto VERSO nasce per rispondere a questi unmet clinical needs, proponendo un approccio integrato basato su biomarcatori innovativi e strumenti computazionali avanzati, con l’obiettivo di anticipare la diagnosi, stratificare il rischio e orientare in modo più mirato le decisioni terapeutiche».

Il progetto VERSO si concentra sull’identificazione di biomarcatori emergenti, in particolare le vescicole extracellulari (EVs) e i microRNA (miRNA): perché e qual è lo stato dell’arte attuale della vostra ricerca? 

«Le vescicole extracellulari (EVs) e i microRNA (miRNA) rappresentano una delle frontiere più promettenti della medicina traslazionale respiratoria. In un contesto in cui la BPCO continua a essere diagnosticata tardivamente e gestita con approcci standardizzati, questi biomarcatori emergenti offrono un’opportunità concreta per intercettare la malattia in modo più tempestivo, preciso e personalizzato. Rilevabili in fluidi biologici facilmente accessibili come plasma ed espettorato, i miRNA veicolati da EVs riflettono fedelmente i processi molecolari alla base della patologia — tra cui infiammazione, rimodellamento tissutale e disregolazione immunitaria — e circolano in forma protetta, rilasciati selettivamente dai tessuti colpiti.

Questo li rende non solo strumenti di comunicazione intercellulare altamente attivi e stabili, ma anche candidati ideali per una diagnostica non invasiva, ripetibile e potenzialmente integrabile nella pratica clinica. Numerosi studi internazionali confermano il loro ruolo nei meccanismi chiave della BPCO, evidenziandone il potenziale come indicatori precoci o predittori di riacutizzazioni. Il progetto VERSO non si limita all’identificazione di nuovi biomarcatori, ma li integra con algoritmi di intelligenza artificiale per sviluppare modelli predittivi applicabili nella pratica clinica.

Il valore aggiunto risiede proprio in questo approccio traslazionale: coniugare biologia molecolare, competenza clinica e analisi computazionale per orientare con maggiore precisione le decisioni terapeutiche nei pazienti con BPCO e migliorare gli esiti clinici, sia a livello individuale che di sistema».

Quale è il ruolo dell’intelligenza artificiale nel progetto? E in che modo l’integrazione di dati molecolari e clinici, attraverso il machine learning, dovrebbe guidare le scelte terapeutiche dei clinici, anticipando gli interventi e migliorando il percorso diagnostico-terapeutico?

«L’intelligenza artificiale rappresenta nel progetto VERSO uno strumento chiave per trasformare la complessità biologica in conoscenza clinicamente utile. L’integrazione di dati omici, come i profili di espressione dei miRNA contenuti nelle vescicole extracellulari (EVs), con parametri clinici e funzionali dei pazienti consentirebbe di costruire modelli predittivi capaci di identificare pattern di rischio non rilevabili con i metodi diagnostici convenzionali. Tali modelli potrebbero guidare concretamente le scelte terapeutiche, attraverso la stratificazione del rischio e la previsione dell’andamento clinico individuale.

I pazienti più fragili, ovvero quelli a maggior rischio di esacerbazioni o peggioramento rapido, verrebbero così riconosciuti precocemente, consentendo l’avvio tempestivo di trattamenti più intensivi o l’adeguamento personalizzato del piano terapeutico, prima che il danno strutturale diventi irreversibile. In questo modo, l’AI contribuirebbe a una medicina predittiva e personalizzata, con il potenziale di ottimizzare l’efficacia dell’intervento clinico, migliorare la gestione della malattia e incidere positivamente sulla qualità della vita del paziente».

In che modo l’integrazione di biomarcatori come le vescicole extracellulari e i microRNA, unita all’uso dell’Ai, rappresenta una strategia rivoluzionaria per la diagnosi precoce, la stratificazione del rischio e il monitoraggio della malattia? 

«L’integrazione di biomarcatori emergenti come le vescicole extracellulari e i microRNA, unita all’impiego dell’intelligenza artificiale, rappresenterebbe una strategia profondamente innovativa per rivoluzionare l’approccio alla BPCO. Attraverso algoritmi di machine learning, i dati derivati dall’analisi di EVs-miRNA potrebbero essere combinati con parametri clinici e funzionali, al fine di costruire modelli predittivi ad alta accuratezza. Tali modelli consentirebbero di individuare precocemente la malattia, stratificare i pazienti in base al rischio di peggioramento clinico o esacerbazioni, e monitorarne l’evoluzione in modo dinamico e personalizzato.

Questo approccio supererebbe i limiti delle tecniche diagnostiche tradizionali, spesso poco sensibili nelle fasi iniziali, e permetterebbe di intervenire in maniera tempestiva e mirata, con l’obiettivo di prevenire l’instabilità clinica e ridurre il carico terapeutico. In sintesi, l’approccio proposto dal progetto VERSO integrerebbe biologia molecolare, bioinformatica e intelligenza artificiale, aprendo la strada a una medicina realmente centrata sul paziente, orientata al miglioramento degli esiti clinici e della qualità della vita».

In definitiva quale impatto prevedete che VERSO avrà sul futuro della gestione della BPCO e nel fornire risposte concrete ai bisogni clinici insoddisfatti?

«VERSO rappresenta un cambio di paradigma nella gestione della BPCO: non più un approccio basato solo su sintomi e parametri funzionali, ma una medicina di precisione fondata su evidenze molecolari. Il progetto mira a identificare specifici pannelli di miRNA veicolati da vescicole extracellulari (EVs) e a integrarli con modelli predittivi sviluppati mediante algoritmi di intelligenza artificiale. Tale integrazione consentirà una diagnosi precoce, la previsione delle riacutizzazioni e la personalizzazione degli interventi terapeutici.

L’impatto potenziale di questo approccio è rilevante sia sul piano clinico, per la possibilità di migliorare l’outcome e la qualità di vita del paziente, sia su quello sistemico, per la riduzione delle ospedalizzazioni e dei costi sanitari. Se validato, VERSO offrirebbe strumenti operativi concreti, in grado di colmare un vuoto ancora presente nella pratica clinica e di promuovere una più stretta integrazione tra ricerca traslazionale e assistenza medica».