Scompenso cardiaco, da Human Technopole tre algoritmi per prevedere il rischio e migliorare la prevenzione

Prevedere i problemi del cuore prima che si manifestino è una delle sfide più importanti della medicina moderna. A Human Technopole, centro di ricerca con sede a Milano, un team internazionale di scienziati ha sviluppato tre nuovi modelli predittivi capaci di stimare il rischio di sviluppare scompenso cardiaco nelle diverse fasi della vita clinica dei pazienti.

Le ricerche, pubblicate sulla rivista scientifica European Heart Journal, rappresentano un passo avanti importante nella prevenzione delle malattie cardiovascolari, che oggi colpiscono milioni di persone nel mondo. Lo scompenso cardiaco riguarda infatti oltre 60 milioni di individui a livello globale e circa 800 mila in Italia, con circa 80 mila nuovi casi ogni anno.

Il ruolo della scienza dei dati nella medicina

Tra i coordinatori dello studio figura Emanuele Di Angelantonio, direttore del Centro di Health Data Science di Human Technopole. Il progetto rientra nel programma strategico di ricerca dell’istituto dedicato alle malattie cardiovascolari e metaboliche.

Secondo i ricercatori, comprendere in anticipo chi è più vulnerabile allo scompenso cardiaco consente di intervenire prima con strategie preventive e trattamenti più mirati. I modelli sviluppati utilizzano grandi raccolte di dati clinici provenienti da collaborazioni internazionali e si basano su informazioni facilmente disponibili nella pratica medica quotidiana, come età, pressione arteriosa, presenza di diabete e funzionalità renale.

SCORE2-HF: valutare il rischio nella popolazione generale

Il primo algoritmo, chiamato SCORE2‑HF, è stato progettato per adulti sopra i 40 anni che non hanno mai avuto malattie cardiovascolari. Il modello analizza dati raccolti da oltre 600 mila persone in 14 Paesi europei e validati su più di 1,3 milioni di individui. Grazie a queste informazioni, il sistema è in grado di stimare la probabilità di sviluppare scompenso cardiaco nei successivi 10 o 30 anni. Il modello si integra inoltre con i sistemi di valutazione del rischio cardiovascolare già utilizzati per infarto e ictus, offrendo ai medici uno strumento più completo per la prevenzione.

SMART2-HF: individuare il rischio nei pazienti già fragili

Il secondo modello, SMART2‑HF, è pensato per persone che hanno già avuto eventi cardiovascolari come infarto o ictus ma non hanno ancora sviluppato scompenso cardiaco. Lo strumento è stato sviluppato su dati di quasi 8.000 pazienti e validato su oltre 240 mila casi provenienti da sei grandi studi internazionali. In questo modo consente di calcolare sia il rischio a dieci anni sia quello lungo l’intero arco della vita, colmando una lacuna importante nella gestione dei pazienti ad alto rischio.

LIFE-Preserved: supporto clinico nelle forme più complesse

Il terzo modello, LIFE‑Preserved, è invece dedicato a chi vive già con una forma avanzata di scompenso cardiaco nota come frazione di eiezione preservata (HFpEF). In questa condizione il cuore mantiene una capacità di contrazione normale, ma diventa troppo rigido per riempirsi correttamente di sangue.

Il sistema è stato sviluppato analizzando i dati di oltre 20 mila pazienti e successivamente validato su più di 28 mila casi aggiuntivi. L’algoritmo consente di prevedere il rischio di ricovero o di mortalità cardiovascolare, aiutando i medici a scegliere le terapie più appropriate per ogni paziente.

Un passo verso la medicina personalizzata

Per Marino Zerial, direttore di Human Technopole, questi studi dimostrano come l’analisi avanzata dei dati possa trasformare grandi archivi clinici in strumenti concreti per la medicina. L’iniziativa rappresenta uno degli esempi più significativi del programma di ricerca dell’istituto, che punta a comprendere il ruolo di fattori genetici, ambientali e comportamentali nelle malattie croniche. L’obiettivo finale è sviluppare nuovi approcci di prevenzione e terapie sempre più personalizzate per le patologie cardiovascolari, tra le principali cause di mortalità nel mondo.