L'effetto di diversi protocolli antibiotici sulla salute dei tessuti perimplantari

Verranno inclusi un totale di 80 pazienti, divisi casualmente in due gruppi:

1. Prescrizione a lungo termine: 1 g di amoxicillina ogni 8 ore a partire da 1 giorno prima dell'intervento chirurgico e per 5 giorni dopo l'intervento chirurgico
2. Prescrizione a breve termine: 2 g di amoxicillina 1 ora prima dell'intervento chirurgico Prima dell'intervento chirurgico, i pazienti verranno sottoposti a un test di sensibilità agli antibiotici (AST) e verranno prelevati campioni non invasivi per analizzare il microbioma orale compreso il resistoma. Verranno inoltre prelevati campioni di saliva per l'analisi miRNomics. I pazienti verranno riabilitati con impianti singoli o protesi fisse parzialmente supportate da impianti. Il giorno dell'intervento verranno prelevati campioni di sangue periferico e verranno isolate le cellule mononucleate del sangue periferico (PBMC) dai primi 30 pazienti al fine di implementare un bioreattore microfluidico che replichi il processo di guarigione ossea di ciascun paziente. Verranno sviluppati modelli ossei 3D adatti allo screening farmacologico.

A 2 e 6 mesi dal trattamento, verranno eseguiti nuovamente il test AST e l'analisi del microbioma orale e del resistoma. A 2 mesi dal trattamento, verrà inoltre prelevato un nuovo campione di saliva dei pazienti, analizzato e confrontato utilizzando la tecnologia MiRnomics con quello preoperatorio con l'ulteriore obiettivo di identificare biomarcatori affidabili di mucosite e perimplantite. Durante i 12 mesi di follow-up verranno valutati il ​​tasso di sopravvivenza dell'impianto, la perdita di osso marginale (MBL), il tasso di complicanze biologiche e tecniche e i parametri di salute peri-implantare (incluso indice di placca, profondità di sondaggio e sanguinamento al sondaggio).

Verranno eseguiti test comparativi parametrici o non parametrici, a seconda dei casi, per rilevare differenze tra i gruppi nelle varie variabili di risultato. L'effetto dei fattori predittivi relativi al paziente e all'impianto sui vari risultati sarà valutato utilizzando l'analisi di regressione logistica multilivello. I metadati verranno analizzati anche con Reti Neurali Artificiali (ANN) di quarta generazione (machine learning) utilizzando sistemi non supervisionati e supervisionati.

Risultati attesi: Il presente progetto dovrebbe chiarire se la terapia antibiotica a breve termine non è inferiore a quella a lungo termine in pazienti sani sottoposti a chirurgia implantare. I risultati contribuiranno allo sviluppo di linee guida cliniche efficaci che aiuteranno ad affrontare il problema della resistenza antimicrobica. Inoltre, si prevede lo sviluppo e la validazione di un modello osseo 3D da utilizzare per lo screening farmacologico, che potrebbe superare i limiti dei modelli ossei 2D attualmente disponibili e degli studi sugli animali. Un ulteriore risultato atteso è l’identificazione di biomarcatori per la diagnosi e la prognosi in implantologia, attraverso la miRNomica salivare che potrebbe portare allo sviluppo di una biopsia liquida non invasiva.