Prevenire il diabete prima dei sintomi: l’Europa scommette su IA e biomarcatori

TRIESTE – Anticipare la malattia prima che si manifesti, intervenendo quando il diabete di tipo 2 è ancora evitabile. È questo l’obiettivo centrale del progetto europeo PRAESIIDIUM, giunto alla sua conclusione e finanziato nell’ambito del programma Horizon Europe – Cluster 1 Health. Un’iniziativa ambiziosa che ha messo insieme modelli matematici predittivi, intelligenza artificiale, dati da biosensori e solidi presidi etici per comprendere e prevedere la transizione dal prediabete alla malattia conclamata, offrendo strumenti concreti per agire prima della comparsa dei sintomi.

Un consorzio multidisciplinare per un nuovo paradigma

PRAESIIDIUM è stato sviluppato da un consorzio europeo multidisciplinare, che ha riunito clinici, biologi, matematici, data scientist, esperti di etica e partner industriali. L’obiettivo comune è stato quello di costruire un nuovo paradigma di prevenzione, basato sull’identificazione precoce dei fattori di rischio e su interventi preventivi personalizzati, capaci di adattarsi alle caratteristiche biologiche e comportamentali di ogni individuo.

All’interno di questo quadro, un ruolo strategico è stato svolto dalla Fondazione Italiana Fegato, protagonista su più fronti del progetto.

Il contributo scientifico della Fondazione Italiana Fegato

Uno dei pilastri dell’attività della Fondazione ha riguardato la ricerca di biomarcatori per l’identificazione precoce del prediabete. Sotto la guida di Pablo Giraudi, la FIF ha contribuito all’indagine e alla validazione di biomarcatori legati ai processi infiammatori, tipici delle prime fasi delle alterazioni metaboliche.

«Questo lavoro – spiega Giraudi – rappresenta un elemento essenziale per migliorare l’accuratezza dei sistemi predittivi e rafforzare l’affidabilità della diagnosi preventiva, rendendo l’intercettazione precoce del rischio una prospettiva concreta e clinicamente applicabile».

Comunicazione, trasparenza e responsabilità sociale

Accanto all’attività scientifica, la Fondazione Italiana Fegato ha avuto un ruolo centrale anche nella comunicazione e diffusione dei risultati del progetto. Sotto la responsabilità di Natalia Rosso, la FIF ha coordinato le attività di divulgazione, garantendo trasparenza, coerenza e accessibilità delle informazioni.

«L’impegno della FIF – sottolinea Rosso – ha permesso di valorizzare i progressi scientifici e tecnologici del progetto non solo all’interno del consorzio, ma anche verso decisori istituzionali, comunità clinica, stakeholder e cittadini».

Questo doppio contributo, scientifico e comunicativo, ha rafforzato la capacità di PRAESIIDIUM di coniugare eccellenza nella ricerca e responsabilità verso la società, favorendo una maggiore consapevolezza sul valore della prevenzione digitale e predittiva.

La piattaforma prototipale: dati integrati e IA spiegabile

Uno dei risultati più rilevanti del progetto è la piattaforma prototipale sviluppata per la prevenzione del prediabete. Si tratta di un ecosistema digitale integrato che combina dati clinici e storici, biomarcatori validati, informazioni provenienti da sensori indossabili, oltre a indicatori comportamentali e ambientali.

Tutti questi dati vengono analizzati attraverso modelli matematici avanzati e algoritmi di intelligenza artificiale trasparenti e spiegabili, capaci non solo di prevedere il rischio di progressione verso il diabete di tipo 2, ma anche di chiarire i meccanismi biologici e comportamentali che stanno alla base delle previsioni.

Fiducia clinica e decisioni più efficaci

La spiegabilità dei modelli predittivi rappresenta un elemento chiave per favorire l’adozione clinica della piattaforma. Comprendere perché un soggetto è considerato a rischio rafforza la fiducia degli operatori sanitari, migliora il dialogo con i pazienti e consente decisioni preventive più tempestive ed efficaci, basate su evidenze scientifiche solide.

I risultati attesi e l’impatto sui sistemi sanitari

I risultati di PRAESIIDIUM puntano a rafforzare concretamente la capacità dei sistemi sanitari di prevenire e intercettare precocemente il rischio metabolico. Tra gli obiettivi principali figurano il supporto a programmi strutturati di screening e prevenzione, lo sviluppo di percorsi personalizzati di monitoraggio e intervento, e l’adozione di strategie sanitarie fondate su modelli predittivi affidabili, nel rispetto di principi etici e di governance dei dati.