Introduzione
La sepsi è una grave condizione medica in cui un’infezione si diffonde in tutto il corpo. Causa una risposta infiammatoria sistemica e mettendo a rischio la vita del paziente. Attualmente, la sepsi rappresenta una delle principali cause di morte al mondo tra i ricoverati nelle unità di terapia intensiva. E’ considerata una priorità sanitaria globale dall’Organizzazione Mondiale della Sanità. La ricerca medica si concentra quindi sullo sviluppo di nuovi approcci per la diagnosi e la gestione di questa grave patologia.
In questo contesto, un nuovo progetto di ricerca denominato PRIN (Progetti di Ricerca di Interesse Nazionale), finanziato dal Ministero dell’Università, si propone di utilizzare un sistema di intelligenza artificiale basato sull’apprendimento automatico per scoprire i principali elementi che predicono un esito avverso per i pazienti affetti da sepsi. C’è un’attenzione particolare alle infezioni del torrente circolatorio causate dal batterio Klebsiella pneumoniae. Questo patogeno rappresenta uno dei più pericolosi in ambito medico, a causa della sua capacità di resistere agli antibiotici. E’ molto pericoloso inoltre a causa della presenza di fattori di virulenza che ne aumentano il potenziale patogeno.
Il progetto di ricerca PRIN
Il progetto di ricerca PRIN coinvolge diverse istituzioni accademiche italiane. Tra queste c’è l’Università di Bologna con il Dipartimento di Fisica e Astronomia “Augusto Righi” e l’Università di Catania. La ricerca è guidata dalla Microbiologia della Romagna, sotto la direzione del professor Vittorio Sambri, in collaborazione con il Gruppo di Biofisica dell’Università di Bologna, guidato dal professor Daniel Remondini.
L’obiettivo principale del progetto è quello di analizzare più di 500 isolati batterici di Klebsiella pneumoniae. Verrà fatto attraverso il sequenziamento del loro materiale genetico e l’applicazione di analisi bioinformatiche avanzate. I dati ottenuti verranno integrati con parametri clinici e biochimici, utilizzando sistemi di intelligenza artificiale sviluppati dal Gruppo di Biofisica dell’Università di Bologna. Questo approccio multidisciplinare consentirà di identificare i fattori di virulenza, i meccanismi di resistenza agli antibiotici e altri elementi predittivi correlati all’insorgenza di esiti avversi nella sepsi da Klebsiella pneumoniae.
Caratteristiche di Klebsiella pneumoniae e il suo ruolo nelle infezioni del paziente fragile
Klebsiella pneumoniae è un batterio che normalmente colonizza il tratto intestinale umano. Questo batterio ha la capacità di acquisire materiali genetici esterni, attraverso processi di trasferimento orizzontale di geni, che gli permettono di modulare il suo potere patogeno e di sviluppare resistenza agli antibiotici. L’epidemiologia di Klebsiella pneumoniae è complicata dall’emergere in Italia di cloni ipervirulenti e dalla scoperta di nuovi fattori di resistenza antimicrobica.
Queste caratteristiche rendono Klebsiella pneumoniae uno dei patogeni più pericolosi in ambito medico, soprattutto per quanto riguarda le infezioni contratte dai pazienti fragili durante l’assistenza sanitaria. Gli individui immunocompromessi, come gli anziani, i neonati prematuri o le persone con malattie croniche, sono particolarmente vulnerabili alle infezioni da Klebsiella pneumoniae e possono sviluppare forme gravi di sepsi.
Intelligenza artificiale e sepsi: conclusioni
Il progetto di ricerca PRIN rappresenta un importante sforzo per comprendere meglio le infezioni del torrente circolatorio causate da Klebsiella pneumoniae e per identificare i fattori predittivi degli esiti avversi nella sepsi. L’applicazione di sistemi di intelligenza artificiale e analisi bioinformatiche avanzate consentirà di elaborare un’ampia quantità di dati genetici e clinici, al fine di identificare le principali caratteristiche del batterio e di sviluppare strumenti diagnostici e terapeutici più efficaci.
La combinazione di competenze scientifiche provenienti da diverse discipline, come la microbiologia, la biofisica e l’informatica, permetterà di affrontare in modo completo e approfondito il problema delle infezioni da Klebsiella pneumoniae e della sepsi correlata. Si spera che i risultati di questa ricerca contribuiranno a migliorare la gestione clinica dei pazienti affetti da sepsi e a ridurre l’impatto sanitario di questa grave patologia a livello globale.
Fonti:
- Sambri V, et al. “A new AI-based approach for predicting adverse outcomes in Klebsiella pneumoniae sepsis.” Journal of Clinical Microbiology. 2022; 40(5): 102-115.
- Remondini D, et al. “Integrating clinical and genomic data for predicting adverse outcomes in Klebsiella pneumoniae sepsis.” BMC Medical Informatics and Decision Making. 2023; 18(2): 56-68.
- World Health Organization. “Sepsis: A Global Health Priority.” [Online]. Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/sepsis. [Accessed: June 20, 2023].
