L’intelligenza artificiale può rivoluzionare la ricerca medica, ma quanto sono affidabili i dati utilizzati dagli algoritmi per individuare nuove soluzioni terapeutiche? È da questa domanda, sempre più centrale nello sviluppo della medicina di precisione, che nasce BRIDGE, un progetto di ricerca finanziato nell’ambito del bando PRIN 2026 del Ministero dell’Università e della Ricerca, con un finanziamento proposto di 1.079.187 euro e una durata di tre anni. L’iniziativa punta a migliorare l’affidabilità delle evidenze scientifiche, individuando le possibili distorsioni presenti nei dati biomedici e sviluppando strumenti statistici capaci di rendere gli studi clinici più rappresentativi delle persone a cui sono destinate le cure. Al centro della ricerca ci saranno tre importanti patologie croniche: sclerosi multipla, malattie renali e diabete di tipo 1, con particolare attenzione alle differenze legate al sesso biologico e ai fattori di genere. Il progetto è coordinato dall’Università Vita-Salute San Raffaele (UniSR), capofila di un consorzio che coinvolge altri quattro atenei italiani: Università degli Studi di Milano-Bicocca, Università degli Studi dell’Insubria, Università degli Studi di Foggia e Università degli Studi dell’Aquila. A guidare BRIDGE, in qualità di Principal Investigator, è la professoressa Mariaclelia Di Serio, ordinaria di Statistica Medica, Direttrice del Centro Universitario di Statistica per le Scienze Biomediche (CUSSB) dell’Università Vita-Salute San Raffaele e membro del Consiglio dell’ISTAT, Istituto Nazionale di Statistica.
Ricerca biomedica, BRIDGE tra i 199 progetti selezionati su 4.279 candidature
Il finanziamento proposto per BRIDGE arriva al termine di una selezione nazionale particolarmente competitiva. Nell’ambito del bando PRIN 2026 sono stati presentati complessivamente 4.279 progetti, ma soltanto 199 sono stati ammessi al finanziamento, una quota inferiore al 5% delle candidature. Ancora più ristretto il numero dei progetti selezionati nel settore scientifico LS7, dedicato alla salute pubblica e ai sistemi sanitari. In questa categoria, infatti, le proposte ammesse al finanziamento sono appena 13, tra cui figura BRIDGE. Il nome completo del progetto è Beyond Bias: Rethinking Inference and clinical study Design to build a new, measurable Gender medicine Ecosystem. L’obiettivo è ripensare il modo in cui vengono progettati gli studi biomedici, analizzati i dati e interpretati i risultati, per costruire un sistema di ricerca più affidabile e attento alle differenze individuali.
Intelligenza artificiale e medicina: perché i dati possono influenzare l’affidabilità delle cure
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella ricerca biomedica permette di analizzare quantità enormi di informazioni e di individuare relazioni sempre più complesse tra variabili cliniche e biologiche. Queste capacità aprono nuove prospettive nello studio delle malattie e nella comprensione dei fattori che possono influenzare la salute. La sofisticazione degli strumenti informatici, tuttavia, non garantisce automaticamente l’attendibilità delle conclusioni. Anche gli algoritmi più avanzati possono produrre risultati poco affidabili quando i dati di partenza non rappresentano adeguatamente le popolazioni a cui le cure sono destinate. Il problema riguarda non soltanto la quantità o la qualità delle informazioni disponibili, ma anche le modalità attraverso cui vengono generate. La selezione dei partecipanti agli studi, i criteri utilizzati per raccogliere i dati e l’eventuale esclusione di determinate caratteristiche possono influenzare le conclusioni scientifiche. Per affrontare queste criticità diventa quindi necessario comprendere i processi di generazione dei dati, verificare quanto siano rappresentativi e riconoscere le possibili fonti di distorsione prima di utilizzare i risultati per orientare le decisioni cliniche. È proprio su questo aspetto che si concentra BRIDGE, attraverso lo sviluppo di metodologie capaci di collegare l’innovazione tecnologica al rigore statistico e alla comprensione dei fenomeni osservati.
Medicina di genere, come sesso biologico e fattori di genere incidono sulla salute
Uno degli elementi fondamentali della ricerca riguarda la medicina di genere, un ambito che studia il ruolo del sesso biologico e dei fattori legati al genere nell’insorgenza delle malattie, nell’accesso ai servizi sanitari, nella risposta ai trattamenti e negli esiti di salute. Le differenze tra le persone possono incidere in varie fasi del percorso assistenziale. Non riguardano esclusivamente le caratteristiche biologiche, ma comprendono anche aspetti legati alla possibilità di accedere alle cure, alla continuità dell’assistenza e all’aderenza alle terapie prescritte. Se queste differenze non vengono adeguatamente considerate durante la progettazione degli studi o nell’interpretazione dei dati, le conoscenze prodotte dalla ricerca possono risultare incomplete o non pienamente rappresentative. BRIDGE intende affrontare queste criticità attraverso un approccio che permetta di individuare, misurare e correggere le possibili distorsioni, contribuendo alla produzione di evidenze scientifiche più solide e alla definizione di decisioni terapeutiche più appropriate ed eque.
Dagli studi preclinici alle sperimentazioni: le nuove metodologie statistiche di BRIDGE
La ricerca prenderà in esame l’intero percorso attraverso cui vengono prodotte le conoscenze biomediche, partendo dagli studi preclinici e arrivando alle sperimentazioni cliniche, all’osservazione di grandi popolazioni e all’utilizzo dei dati raccolti nella pratica assistenziale. In ciascuna di queste fasi possono emergere distorsioni in grado di condizionare l’interpretazione delle informazioni. BRIDGE svilupperà quindi metodologie statistiche per riconoscerle e valutarne l’impatto, con l’obiettivo di migliorare il processo che conduce dalle osservazioni scientifiche alle applicazioni cliniche. Il progetto integrerà competenze di biostatistica, inferenza causale, modelli bayesiani e data science, ponendo al centro il ragionamento statistico e lo studio dei meccanismi attraverso cui i dati vengono raccolti e generati. L’approccio non si limiterà all’elaborazione delle informazioni disponibili, ma comprenderà anche una valutazione della loro rappresentatività, affidabilità e capacità di descrivere correttamente le differenze tra gli individui. La finalità è sviluppare strumenti e indicatori concreti che possano supportare i ricercatori nella progettazione di studi più rappresentativi, nell’identificazione delle fonti di distorsione e nell’interpretazione dei risultati, rafforzando le basi scientifiche delle successive decisioni cliniche.
Sclerosi multipla, malattie renali e diabete di tipo 1: le tre patologie al centro del progetto
Le nuove metodologie saranno sviluppate concentrandosi su sclerosi multipla, patologie renali e diabete di tipo 1, tre ambiti di malattia cronica nei quali l’interazione tra fattori biologici e condizioni legate ai percorsi assistenziali può influenzare significativamente gli esiti di salute. La ricerca prenderà in considerazione il ruolo delle differenze biologiche, ma anche quello delle disuguaglianze nell’accesso alle cure, dell’aderenza ai trattamenti e della continuità dell’assistenza sanitaria. L’obiettivo non sarà soltanto descrivere le differenze osservate, ma costruire strumenti statistici che permettano di comprenderle e valutarle in modo più rigoroso, migliorando la qualità delle informazioni utilizzate dalla ricerca clinica. Le metodologie sviluppate nell’ambito di queste tre patologie potranno successivamente essere applicate anche ad altri settori della medicina, contribuendo alla costruzione di percorsi di cura progressivamente più personalizzati e fondati su evidenze affidabili.
Cinque università italiane insieme per migliorare la ricerca clinica e la medicina di precisione
Il progetto BRIDGE si fonda su una collaborazione multidisciplinare che coinvolge cinque università, con competenze complementari in ambito clinico, statistico, farmacologico e sanitario. L’Università Vita-Salute San Raffaele contribuirà con le proprie attività di ricerca clinica sulle malattie renali e sulla sclerosi multipla, mentre l’Università degli Studi di Milano-Bicocca apporterà competenze nella statistica del campionamento. L’Università degli Studi di Foggia parteciperà attraverso le proprie conoscenze in farmacologia e medicina di genere, mentre l’Università degli Studi dell’Aquila contribuirà con gli studi dedicati al diabete. All’Università degli Studi dell’Insubria sarà affidata la valutazione dell’impatto economico e sanitario, un ulteriore elemento del percorso volto a collegare i risultati scientifici alle possibili applicazioni nel sistema delle cure. La collaborazione consentirà di integrare approcci e strumenti differenti, mettendo in relazione la ricerca sperimentale e clinica con la statistica e la medicina di precisione.
Mariaclelia Di Serio: “la vera innovazione consiste nel produrre solide conclusioni”
La professoressa Mariaclelia Di Serio, Principal Investigator di BRIDGE, sottolinea il valore scientifico del progetto e l’importanza della collaborazione tra le università coinvolte. “L’ammissione di BRIDGE al finanziamento in una competizione nazionale che ha selezionato meno del 5% delle proposte rappresenta una grande soddisfazione e un riconoscimento importante per il nostro Ateneo e la conferma del valore di un progetto che ha il suo punto di forza nella trasversalità e nella contaminazione tra competenze complementari: dalla ricerca clinica dell’Università Vita-Salute San Raffaele sulle malattie renali e sulla sclerosi multipla, alla statistica del campionamento dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, dalla farmacologia e medicina di genere dell’Università degli Studi di Foggia, agli studi sul diabete dell’Università degli Studi dell’Aquila, fino alla valutazione dell’impatto economico e sanitario affidata all’Università degli Studi dell’Insubria. Una sinergia per costruire un ponte tra biostatistica, ricerca sperimentale e clinica e medicina di precisione, trasformando la comprensione dei processi di generazione dei dati in strumenti concreti per migliorare la qualità delle conoscenze scientifiche. Perché la vera innovazione non consiste soltanto nello sviluppare modelli sempre più sofisticati, ma nel produrre solide conclusioni, capaci di tradursi in decisioni cliniche più appropriate ed eque”, ha dichiarato la professoressa Mariaclelia Di Serio. Il percorso di ricerca previsto nei tre anni di BRIDGE sarà quindi orientato a trasformare la comprensione dei dati e delle loro possibili distorsioni in metodologie e indicatori utilizzabili nella ricerca biomedica, per rafforzare l’affidabilità delle evidenze scientifiche e sostenere lo sviluppo di una medicina sempre più attenta alle differenze individuali.
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