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Algoritmi di Intelligenza Artificiale per la diagnosi precoce dell’Amiloidosi Cardiaca

– Il contributo della Medicina Generale –

Informazioni generali

Data evento: 1 marzo 2023

Luogo evento:  Napoli, Sala Convegni Cooperativa Sociale Comegen

Responsabile Scientifico: Prof. Giuseppe Limongelli

Obiettivo formativo:

Documentazione clinica. Percorsi clinico-assistenziali diagnostici e riabilitativi, profili di assistenza – profili di cura.

Razionale:

La prevalenza dell’amiloidosi cardiaca da transtiretina (ATTR-CA) ha registrato un costante incremento nell’ultimo decennio, in rapporto alla migliore capacità di diagnosi dei clinici e alla maggiore sopravvivenza della popolazione generale. Secondo alcune evidenze, una sottostante diagnosi di ATTR-CA è stimata nel 13% dei pazienti con insufficienza cardiaca a frazione di eiezione preservata, nell’8% dei pazienti con stenosi valvolare aortica low-flow low-gradient e nel 5% dei pazienti con cardiomiopatia ipertrofica1–5. La deposizione subclinica di transtiretina, valutata mediante l’impiego della scintigrafia con traccianti ossei, è stata documentata nel 3% della popolazione anziana, suggerendo che, al momento, una elevata percentuale di casi non giunge alla diagnosi o lo fa con un significativo ritardo diagnostico6–8. L’amiloidosi cardiaca è causata dall’accumulo intracardiaco di proteine scarsamente ripiegate. La transtiretina, o prealbumina, è una proteina plasmatica prodotta per il 90% a livello epatico, coinvolta nel trasporto dell’ormone tiroideo T4 e della retinol binding protein. Il gene codificante per la transtiretina, localizzato a livello del locus 18q21.1, codifica per un tetramero in cui assemblaggio anomalo, in presenza di mutazioni missenso, determina l’accumulo di proteine mal ripiegate (v-ATTR), condizione quest’ultima che è stata associata alla rara polineuropatia amiloidotica familiare e alle amiloidosi ereditarie da transtiretina mutata9–16. Più comunemente, l’ATTR-CA è caratterizzata da un accumulo di proteine wild-type, condizione particolarmente comune nell’anziano.

La diagnosi di amiloidosi cardiaca viene attualmente condotta grazie a un percorso diagnostico multidisciplinare, che include l’identificazione di una serie di red flags clinico-strumentali. La presenza di uno spessore ventricolare sinistro maggiore o uguale a 12 mm, associata a uno fra: scompenso cardiaco o stenosi aortica, fibrillazione atriale, ipotensione o riscontro di normali valori pressori in un paziente con precedente diagnosi di ipertensione arteriosa sistemica, disfunzione autonomica, proteinuria, stenosi del canale lombare o sindrome del tunnel carpale bilaterale, rottura spontanea del tendine del muscolo bicipite, bassi voltaggi del complesso QRS all’elettrocardiogramma in un soggetto con ipertrofia ventricolare sinistra, rappresentano chiari segnali d’allarme che debbono indurre il clinico a iniziare l’iter diagnostico per l’amiloidosi cardiaca 3,17.

È importante considerare che il 5% della popolazione ultra65enne è affetto da una gammapatia monoclonale di incerto significato (MGUS), e ciò potrebbe condurre alla diagnosi di amiloidosi AL nei pazienti che presentano una componente monoclonale e amiloidosi ATTR19. In questi casi, la biopsia endomiocardica è indicata al fine di identificare il sottotipo di amiloide. L’importanza della diagnosi è legata soprattutto all’introduzione nel panorama clinico della terapia con Tafamidis, farmaco che ha dimostrato una riduzione significativa della mortalità e delle ospedalizzazioni nello studio clinico randomizzato ATTR-ACT.

Sebbene l’amiloidosi possa essere sospettata a partire da esami di base, quali l’elettrocardiogramma o l’ecocolordoppler cardiaco, l’accuratezza diagnostica ottenuta da questi test, considerati in forma isolata, è bassa. Per tale motivo, un modello finalizzato ad identificare dei “clusters” di sintomi potrebbe incrementare in modo significativo il rate diagnostico dell’amiloidosi cardiaca. Lo scopo di questo progetto è di sviluppare e testare un algoritmo di intelligenza artificiale, capace di guidare la valutazione clinica a partire da specifiche red flags.

EVENTO ECM 700-371902 ed. 1

Il congresso è stato accreditato ai fini del Programma di Educazione Continua in Medicina per le seguenti professioni e discipline: Medico-chirurgo (specializzazione in Medici di Medicina generale).

SEGRETERIA ORGANIZZATIVA:

COMEGEN Società Cooperativa Sociale
Viale Maria Bakunin, 41 – 80125 Napoli
Tel. 081.6174566 – comegen@comegen.org

PROVIDER ECM:

Concerto Srl
Calata San Marco, 13
80133 Napoli
T. 081.195.69.195
info@concertosrl.net – www.concertosrl.net

PROGRAMMA

18:00 Apertura della Segreteria e Registrazione dei Partecipanti

18:30 L’utilizzo dei database della medicina generale e la loro implementazione per la creazione di score predittivi Gaetano Piccinocchi

19:00 L’Amiloidosi Cardiaca. Epidemiologia Giuseppe Limongelli, Michele Lioncino

19:30 Individuazione delle red flags per il sospetto clinico di Amiloidosi Cardiaca Giuseppe Limongelli, Michele Lioncino

20:00 Ultime evidenze nel trattamento del Amiloidosi Cardiaca Giuseppe Limongelli

20:30 Coffee break

21:00 Presentazione del progetto di sviluppo di un algoritmo di intelligenza artificiale Giuseppe Limongelli, Leandro Pecchia

21:30 Somministrazione del questionario di apprendimento ECM e discussione dei risultati delle prove di verifica

22:00 Chiusura dei lavori