Riferimenti al progetto
MISE – Accordi per l’Innovazione – DM 2 agosto 2019 e D.D. 2 ottobre 2019
Settore: Scienze della Vita
Periodo:01/01/2022 – 31/12/2025
Importo totale finanziamento 5.516.200,00 (euro).
Descrizione e finalità
La malattia di Alzheimer è una malattia neurodegenerativa progressiva e irreversibile che progredisce lungo un continuum che va dalla malattia preclinica, al lieve deterioramento cognitivo e/o comportamentale, fino alla demenza di Alzheimer, per cui riuscire ad individuare metodi per la diagnosi precoce risulta fondamentale.
In un contesto in cui la sua diffusione cresce, l’attuale modello di diagnosi della malattia e di gestione dei pazienti sta evolvendosi per integrare nuove metodologie e tecnologie per la valutazione, la diagnosi, la caratterizzazione della diagnosi e l’assistenza.
Per affrontare questa sfida, il progetto ALCMAEON si propone di sviluppare nuove tecniche di Big Data Analytics (BDA) che consentano di introdurre nuovi modelli e tecnologie per la diagnosi precoce della MA e per la valutazione dell’intervento della MA mediante follow-up.
A tale scopo, la proposta integra e sviluppa in modo fortemente innovativo il paradigma dell’analisi multidimensionale per il supporto di analisi predittive mediante big data clinici di diversa natura sulla MA, integrando repository di dati esistenti di rilevante valore scientifico (ad es. dati neuropsicologici).
Tali potenziali predittori saranno integrati da nuovi potenziali predittori acquisiti da sensoristica di movimento avanzata, in particolare dall’uso esteso di un guanto sensoriale innovativo già sperimentato con successo nella diagnosi di altre malattie neurodegenerative (es. Parkinson), anche nel caso di disturbi cognitivi lievi (mild cognitive impairment).
Obiettivi
- Progettare, sviluppare, testare, validare, scalare e integrare una piattaforma tecnologica e metodologica innovativa di Big Data Analytics (BDA) per la diagnosi precoce della malattia di Alzheimer
- Progettare, sviluppare, testare, validare, scalare e integrare nella piattaforma aperta una data platform in grado di implementare sistemi di raccolta, integrazione e condivisione distribuita delle informazioni, contenute in diversi data lake, tali da includere dati multi-modali, strutturati, segnali e testi con una strategia che ne permetta l’interoperabilità sintattica e semantica fra diversi sistemi ed il rispetto degli attuali standard per la raccolta e per la condivisione dei dati
- Progettare, sviluppare, testare, validare, scalare e integrare nuovi strumenti per l’estrazione di biomarcatori cognitivi, funzionali e comportamentali e la definizione di protocolli per l’acquisizione di informazioni di abilità motorie manuali ed abilità motorie-cognitive tramite un guanto HTS+, dedicato alla MA.
- Progettare, sviluppare, testare, validare, scalare e integrare modelli predittivi basati su tecniche di machine learning ed algoritmi di Intelligenza Artificiale (AI) applicati ai dati cognitivi, funzionali e comportamentali, finalizzati alla diagnosi precoce della malattia di Alzheimer, nonché a supporto del percorso di valutazione funzionale, di trattamento terapeutico e di follow-up.
- Sperimentare e validare la piattaforma di BDA con uno studio pilota.
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