Previsione del rischio di malattie neurodegenerative diabetiche mediante strumenti di intelligenza artificiale basati sull'imaging retinico

La retinopatia diabetica (DR) è la complicanza più frequente del diabete e la sua presenza e gravità sono correlate alla comparsa di eventi sia micro che macrovascolari.

I profili di rischio sono stati suggeriti come una direzione importante per la ricerca sul diabete, sulla base di valutazioni di imaging retinico non invasivo. Esistono prove promettenti del fatto che l’intelligenza artificiale (AI) basata sulle fotografie del fondo oculare può rilevare parametri clinici e condizioni sistemiche invisibili agli osservatori umani esperti. In particolare, le reti neurali convoluzionali (CNN) di deep learning (DL) sviluppate per le fotografie della retina hanno dimostrato prestazioni superiori nel rilevamento della DR rispetto alla valutazione umana.

È stata segnalata la relazione tra anomalie vascolari retiniche e complicanze neurovascolari del diabete. La retina è una finestra sul corpo che consente un'osservazione non invasiva dei tessuti microvascolari e neurali. Tuttavia, nella pratica clinica non sono riportati indicatori fenotipici o esami affidabili per identificare i pazienti diabetici di tipo 2 (T2D) con deterioramento neurodegenerativo/cognitivo. La presenza di deterioramento cognitivo è una complicanza molto frequente nei pazienti diabetici, segnalata fino al 60% dei diabetici rispetto a solo l'11% dei non diabetici (OR di 8,78).

Inoltre, l’intelligenza artificiale basata sull’imaging retinico non è mai stata applicata prima per prevedere l’insorgenza e il peggioramento del deterioramento neurodegenerativo/cognitivo del T2D in un contesto reale.

Lo scopo di questo progetto è sviluppare strumenti di intelligenza artificiale affidabili per prevedere il rischio di sviluppo e progressione del deterioramento diabetico neurodegenerativo/cognitivo sulla base di immagini retiniche, nella popolazione T2D. Per lo sviluppo e la validazione di questi strumenti, verranno arruolati pazienti con T2D provenienti da 4 centri italiani consolidati.

La proposta di questo studio è rivolta ai sistemi sanitari, al fine di migliorare la loro consapevolezza sulle complicanze neurodegenerative/cognitive del diabete e ridurre il relativo onere economico. Poiché la stragrande maggioranza di questi disturbi rimane non diagnosticata, DINEURET fornirà nuove strategie di screening economicamente vantaggiose per identificare questi pazienti.

Saranno coinvolti 4 centri:

• Saranno 75 i pazienti inclusi nell'IRCCS Ospedale San Raffaele di Milano;
• Saranno 75 i pazienti inseriti nell'IRCCS MultiMedica di Milano;
• Saranno 50 i pazienti ricoverati presso l'Ospedale Della Murgia “Fabio Perinei”, Altamura;
• 50 pazienti saranno inclusi nell'Azienda Ospedaliero-Universitaria (AOUI) di Cagliari, Cagliari.