I progetti neuGRID e Sim-e-Child

neuGRID

La medicina predittiva nelle patologie neurodegenerative

Colloquio con il prof. Frisoni

Giovanni Frisoni, IRCCS Fatebenefratelli di Brescia
Vice Direttore Scientifico
Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

Professore, cos’è il progetto neuGRID?

neuGRID è un progetto finanziato dalla Comunità Europea all’interno del 7o Programma Quadro. Il progetto prevede lo sviluppo di un’infrastruttura digitale per la ricerca scientifica, basata sul sistema Grid e dotata di un’interfaccia user-friendly, che permetterà alla comunità di neuroscienziati europei l’avanzamento della ricerca per lo studio delle malattie neurodegenerative.

Dove trova applicazione il progetto?

neuGRID trova la sua applicazione in campo pre-clinico, ovvero per lo studio delle malattie neurodegenerative come ad esempio il morbo di Alzheimer. Tutti sappiamo che l’Alzheimer è una malattia neurodegenerativa che colpisce la popolazione anziana, per la quale al momento non esiste una cura. Dato l’allungarsi dell’età media della popolazione, l’incidenza della malattia è in aumento così come i costi sociali associati (trattamenti, ospedalizzazioni, etc.).

Al fine di ridurre i tempi di sviluppo di nuovi farmaci efficaci, e quindi migliorare la qualità della vita e ridurre i costi sociali della malattia, è necessario individuare dei marcatori di malattia, ovvero parametri biologici che permettano la diagnosi precoce e precisa della malattia, nonché della progressione della stessa.

Uno dei marcatori più promettenti è l’indice di atrofia corticale, che può essere misurato tramite algoritmi di computazione che analizzano le immagini di risonanza magnetica cerebrale.

Questo tipo di analisi è computazionalmente intenso, data la grandezza di una singola immagine e la complessità degli algoritmi necessari, a cui si deve aggiungere l’elevato numero di soggetti da considerare per rendere significativo uno studio.

Diminuzione dello spessore corticale calcolato a distanza di 12 mesi in pazienti MCI attraverso l’algoritmo CIVET

E qui entra in gioco l’infrastruttura di Grid...

Sì, perché l’obiettivo principale dell’infrastruttura di Grid sviluppata dal nostro progetto è quello di fornire ai centri di ricerca clinica sulla malattia di Alzheimer accesso ai tre elementi chiave per la moderna ricerca su questa malattia: potenti risorse di calcolo, sofisticati algoritmi necessari per elaborare le immagini del cervello e accesso alle grandi basi di dati attualmente in corso di raccolta in tutto il mondo.

Affinché tutto funzioni è necessario il supporto di reti affidabili e a larghissima banda, quali la rete GARR in Italia e GÉANT in Europa. Un esempio tipico di interazione vede un ricercatore accedere alle risorse dell’infrastruttura tramite il portale web di neuGRID. Da qui, il ricercatore interagisce con l’infrastruttura per selezionare un insieme di immagini di risonanza magnetica significative per la propria ricerca, da analizzare con un algoritmo di processazione consono alle proprie finalità (ad esempio, l’estrazione dello spessore corticale). Completata la processazione delle immagini, il dato di input viene comparato al dato di output per verificare il risultato del processo. Questo viene poi trasferito dell’utente per ulteriori eventuali analisi statistiche e visualizzazioni avanzate.

A che punto siamo con l’implementazione del progetto neuGRID?

neuGRID è entrato nel suo terzo e conclusivo anno di sviluppo. L’infrastruttura è attualmente in fase di valutazione. Un primo test di funzionalità è stato portato a termine con successo alla fine del 2009 e, nelle prossime settimane, i ricercatori dei centri consorziati metteranno alla prova l’infrastruttura digitale su 7.500 risonanze magnetiche cerebrali di più di 800 pazienti affetti da malattia di Alzheimer e Decadimento Cognitivo Lieve (MCI, Mild Cognitive Impairment): considerando poco meno di 2.000 immagini per paziente, neuGRID dovrà provare la propria affidabilità e robustezza elaborando più di 1.500.000 immagini. Ciò che sul computer del singolo ricercatore impiegherebbe all’incirca cinque anni per essere completato, verrà portato a termine in circa due settimane di intensa elaborazione da neuGRID.

Ci sono casi di pazienti che hanno già beneficiato di questi nuovi studi?

La conversione di neuGRID dalla ricerca pre-clinica all’applicazione clinica avrà luogo nei prossimi anni nel corso del progetto DECIDE. L’obiettivo di DECIDE è la progettazione e l’implementazione di un’infrastruttura che, partendo dal nucleo di neuGRID e sfruttando le risorse della rete paneuropea GÉANT e delle singole reti nazionali della ricerca, fornirà al personale medico un servizio per l’estrazione di marcatori che facilitino la diagnosi della malattia di Alzheimer e della schizofrenia.

L’infrastruttura può essere estesa a nuove patologie?

Grazie alla flessibilità dell’infrastruttura tecnologica, che nasce dall’esperienza delle professionalità maturate nel corso dello sviluppo di infrastrutture digitali esistenti nel campo biomedicale, sarà possibile espandere le funzionalità di neuGRID ad altre patologie, come ad esempio la ricerca sulla schizofrenia e sulla Sclerosi Multipla.

Infrastruttura di Grid

L’infrastruttura di Grid è una piattaforma capace di una potenza di calcolo e uno spazio di archiviazione dati elevatissimi.

È costituita infatti da decine di computer distribuiti su vaste aree geografiche e collegati tra loro da reti ad alta velocità secondo il modello di Grid (così chiamato per la sua analogia di funzionamento col modello di rete elettrica, in inglese appunto Power Grid).

Ciò permette a ricercatori, imprese e industrie connesse alla “griglia” in qualsiasi parte del mondo, di usarne la straordinaria potenza solo quando ne hanno bisogno ed effettuare esperimenti e simulazioni impensabili con normali computer, indipendentemente da dove sono localizzate le risorse. Le applicazioni sono innumerevoli e spaziano dalla medicina all’astrofisica, fino all’ingegneria meccanica.

Sim-e-Child

Diagnosi e terapie personalizzate in cardiologia pediatrica

Approfondimento a cura del prof. Morley-Fletcher

Edwin Morley-Fletcher, Sim-e-Child Project Manager
Sapienza Università di Roma
Prof. di Scienza dell’amministrazione e di Politiche pubbliche del welfare
Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

Il progetto Sim-e-Child, finanziato nell’ambito del Settimo Programma Quadro della Commissione Europea, è iniziato nel gennaio 2010 come evoluzione del progetto Health-e-Child.

Il progetto Health-e-Child è stato uno dei primi a muoversi nell’ottica della comunità di ricerca del “Virtual Physiological Human” già all’interno del Sesto Programma Quadro e ha operato dal 2006, per oltre 4 anni, per approdare a una piattaforma integrata per il supporto all’assistenza sanitaria in pediatria. Si tratta di una piattaforma di calcolo distribuito basata sul Grid middleware EGEE gLite, e che si avvale della rete GÉANT, potendo così disporre di una potenza di calcolo e di uno spazio di archiviazione dati pressoché illimitati. Tale piattaforma fornisce le risorse necessarie per integrare innovativi modelli predittivi delle malattie dell’infanzia e complesse applicazioni per la visualizzazione dei dati e per la knowledge discovery con la finalità di supportare le decisioni cliniche attinenti malattie pediatriche rare quali cardiopatie congenite, artrite e tumori cerebrali.

La piattaforma Health-e-Child e le sue applicazioni sono ora disponibili sulla rete di quattro ospedali europei: Istituto Gaslini di Genova, Ospedale Pediatrico Bambino Gesù di Roma, Great Ormond Street Hospital di Londra e Hôpital Necker Enfants Malades di Parigi.

DECIDE

Diagnostic Enhancement of Confidence by an International Distributed Environment

Obiettivo: L’obiettivo di DECIDE è la progettazione e l’implementazione di un’infrastruttura che, partendo dal nucleo di neuGRID e sfruttando le risorse della rete paneuropea GÉANT e delle singole reti nazionali della ricerca, fornirà al personale medico un servizio per l’estrazione di marcatori che facilitino la diagnosi della malattia di Alzheimer e della schizofrenia.

Coordinatore: Consortium GARR

Partner: Il progetto coinvolge tutti i soggetti che concorrono alla creazione dell’infrastruttura di DECIDE, dagli utenti finali, rappresentati dalle associazioni dei pazienti, fino ai fornitori di rete come il GARR, passando per i partner scientifici come il CNR e il network europeo EADC (European Alzheimer Disease Consortium) che comprende 13 Paesi e annovera alcuni tra i più importanti centri di ricerca sulla malattia dell’Alzheimer come l’IRCCS Fatebenefratelli in Italia.

Data di inizio: 01/09/2010
Durata: 24 mesi
Budget totale: 2.986.757 €
Finanziamento dalla Comunità Europea: 2.399.998 €
Sito web: www.eu-decide.eu

Nelle prime fasi del progetto Sim-e-Child, la Griglia di Health-e-Child ha raggiunto due sedi degli Stati Uniti, il Johns Hopkins Children’s Centre di Baltimora e il Siemens Corporate Research di Princeton. Nei prossimi mesi la piattaforma di Health-e-Child verrà sviluppata ulteriormente per essere utilizzata sia per simulazioni su larga scala nella cardiologia pediatrica sia per creare un ambiente collaborativo adatto per la costruzione e la validazione di modelli multi-scala e personalizzati di un cuore e dei suoi vasi sanguigni in fase di crescita. Il progetto amplierà inoltre la cooperazione panatlantica collegando la piattaforma esistente con importanti istituzioni come l’American College of Cardiology di Washington e la Technische Universität di Monaco di Baviera

Gli obiettivi di Sim-e-Child

Sim-e-Child prevede due scopi primari.

Il primo è il miglioramento dei modelli del cuore grazie alla collaborazione con la ricerca internazionale extra-europea per avvalersi di un più ampio apporto per la validazione dei modelli avendo a disposizione una maggiore quantità di dati. Con il supporto della American College of Cardiology e il Johns Hopkins Children’s Centre di Baltimora e in collaborazione con l’IRCCS Bambino Gesù di Roma, Sim-e-Child sta validando le capacità di modellizzazione del cuore messe a punto dal progetto Health-e-Child utilizzando database di trials clinici unici nel loro genere: il COAST (Coarctation Of the Aorta Stent Trial) e il Gen- TAC (National Registry of Genetically Triggered Thoracic Aortic Aneurysms and Cardiovascular Conditions).

La rete GÉANT

La rete GÉANT è la rete paneuropea a larghissima banda che collega tra loro e con il resto del mondo le Reti Nazionali per la Ricerca e l’Istruzione (NREN) di tutta Europa. GÉANT raggiunge circa 40 milioni di utenti, in più di 8000 organizzazioni di 40 paesi europei.
www.geant.org

Il secondo obietivo è l’ampliamento dei modelli di Health-e-Child grazie all’integrazione con i modelli già sviluppati dell’aorta, della valvola aortica e valvola mitrale da parte della Siemens Corporate Research e con la modellazione del flusso sanguigno e la visualizzazione del flusso della Technische Universität di Monaco.

Questo nuovo e completo modello di cuore sarà applicato a malattie congenite dell’aorta, arricchendo così il portafoglio di applicazioni disponibili nel progetto Health-e-Child ed estendendo la sua comunità di utenti finali.

Per sostenere l’insieme di queste attività, Sim-e-Child ha iniziato a lavorare allo sviluppo di una piattaforma Grid per simulazioni su larga scala in cardiologia pediatrica, integrando l’Health- e-Child Gateway e il CaseReasoner (applicazioni di Health-e-Child realizzate per favorire la knowledge discovery e il supporto alle diagnosi cliniche tramite l’individuazione dei casi aventi maggiori somiglianze) con gli strumenti per la simulazione dei workflow operativi e la condivisione di esperimenti scientifici. Questo lavoro di integrazione sta portando allo sviluppo di un ambiente collaborativo per la costruzione e la validazione dei modelli multi-scala e dei modelli personalizzati del cuore e dei vasi sanguigni di un bambino in crescita. Ne scaturiranno quindi misurazioni cliniche avanzate come lo stress delle pareti del cuore, l’elasticità, la distensibilità, la rigidità, le interazioni fluido-struttura e la bio-energetica della parete aortica. I modelli in fase di sviluppo permetteranno la simulazione di interventi sulla morfologia, la dinamica e l’emodinamica dell’aorta per effettuare previsioni personalizzate della terapia ottimale.

Estensione di Health-e-Child e Sim-e-Child

Modelli personalizzati: (a) Ventricoli sinistro e destro e radice dell’aorta in immagine da risonanza magnetica; (b) Endocardio sinistro ed epicardio, ventricolo destro, atri sinistro e destro, radice dell’aorta in immagine da TAC; (c) Valvole aortica e mitrale abbinate modellizzate sulla base di ecocardiografia transoesofagea; (d) Valvole aortiche affette da patologia: (in alto) stenotica, (in basso) bicuspide; (e) Aorta e ostia in immagine da TAC