L'artrite reumatoide (AR) è la più comune malattia articolare infiammatoria cronica, con una prevalenza di circa l'1% della popolazione adulta (22 milioni di pazienti nel mondo e 7 milioni nell’UE), ed è responsabile di circa 10.000 anni di vita corretti per disabilità (DALY), con un costo stimato per la società europea di 55 miliardi di euro all’anno.
Nonostante terapie aggressive, circa un terzo dei pazienti è costretto ad abbandonare il lavoro entro 5 anni dall’esordio della malattia, principalmente a causa della mancata risposta a più farmaci antireumatici modificanti la malattia (DMARDs), condizione nota come resistenza multipla ai farmaci (MDR).
Obiettivo del progetto
L’obiettivo principale di questa proposta è definire i fenotipi clinici e molecolari che portano alla MDR nei pazienti con AR, per prevenirla quando possibile o, quando ciò non sia possibile, ottimizzare la gestione clinica di questi pazienti.
Rilevanza della MDR-AR
La MDR nell’AR è altamente rilevante per il programma, poiché questi pazienti sono spesso disabili, incapaci di lavorare e sopportano un notevole carico personale e sociale. Inoltre, la MDR-AR è sottostudiata e i meccanismi patobiologici alla base della resistenza sono ancora sconosciuti. Poiché non esistono attualmente predittori affidabili di risposta terapeutica, il trattamento si basa inevitabilmente su un approccio per tentativi ed errori.
Ambizione del progetto MDR-RA
Il progetto MDR-RA mira a trasformare la gestione clinica di questi pazienti e a introdurre importanti progressi rispetto alle metodologie attuali. Per la prima volta, si intende integrare la patologia molecolare con dati clinici, psicosociali, sulla percezione del dolore e di imaging provenienti da coorti cliniche esistenti, al fine di sviluppare modelli predittivi realmente olistici per l’uso clinico futuro (iCare-RA).
Il potenziale trasformativo di iCare-RA sarà testato in uno studio clinico prospettico randomizzato, confrontato con la pratica clinica standard. Inoltre, verrà valutato il potenziale di implementazione futura attraverso un modello economico precoce.
Infine, una strategia solida di gestione e diffusione faciliterà l’avanzamento della ricerca oltre la durata del progetto e ne promuoverà l’adozione futura da parte di pazienti, società scientifiche, decisori politici e autorità regolatorie.
Aree di ricerca coinvolte dal progetto | |
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Bioinformatica e informatica medica
Life and medical sciences |
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Intelligenza Artificiale
Machine learning |
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