L'European Research Council
(ERC) ha assegnato uno starting grant, finanziamento
comunitario, da 1,5 milioni di euro, a Francesco Viola,
ricercatore del Gran Sasso Science Institute, la scuola di alta
formazione internazionale che ha sede all'Aquila, per il suo
progetto CARDIac simulations to run in-silicO clinical TRIALS
(CARDIOTRIALS).
Il progetto ha come obiettivo la conduzione di test clinici
virtuali attraverso la realizzazione di un digital twin del
cuore umano, gemello digitale, per determinare in-silico
l'evoluzione di patologie cardiovascolari e valutare l'efficacia
di dispositivi protesici da installare con interventi
chirurgici, tenendo conto della variabilità statistica della
popolazione. I trial clinici sono infatti fondamentali per far
progredire la ricerca medica, ma comportano test in-vivo e
processi lunghi e costosi per il reclutamento di volontari le
cui caratteristiche siano rappresentative delle patologie che si
vogliono studiare.
Il progetto, "senza volersi sostituire alla sperimentazione
in-vivo", è ideato per creare uno strumento innovativo per lo
studio di patologie cardiache: prevede lo sviluppo e l'utilizzo
di un modello digitale del cuore umano basato sulla soluzione
numerica delle complesse leggi matematiche che ne regolano il
funzionamento. Le ultime tecnologie GPU, per il calcolo ad alte
prestazioni, permetteranno di replicare la dinamica cardiaca
completa in poche ore, ottenendo una misura accurata delle
quantità d'interesse medico, come l'emodinamica tridimensionale,
le sollecitazioni meccaniche nei tessuti e i pattern di
attivazione elettrica nel miocardio, con l'obiettivo di limitare
gli esperimenti su animali o i trial clinici sui pazienti.
"La capacità predittiva del modello cardiaco virtuale,
combinata con tecniche di quantificazione dell'incertezza e
l'accelerazione computazionale senza precedenti - spiega Viola -
aprono nuove strade per la ricerca cardiovascolare. Questo
approccio computazionale consente un passo importante verso le
sperimentazioni in-silico, con la possibilità di creare coorti
virtuali con proprietà fisiologiche controllate e di studiare
patologie rare, per le quali è difficile reclutare un alto
numero di pazienti".
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