Alessandra Marenna, Responsabile del Core Microbioma di Fondazione EBRIS, spiega che il microbiota rappresenta una delle chiavi più promettenti per comprendere i meccanismi patogenetici alla base di numerose malattie complesse.
La salute nasce dall’equilibrio tra ciò che siamo e ciò che viviamo: la genetica, certo, ma anche l’ambiente, lo stress, l’alimentazione. In questo complesso intreccio gioca un ruolo centrale il microbioma, protagonista di un dialogo continuo tra intestino, sistema immunitario e cervello. Un mondo ancora poco conosciuto, ma sempre più al centro della ricerca scientifica. Ne abbiamo parlato con la dottoressa Alessandra Marenna, Responsabile del Core Microbioma di Fondazione EBRIS.
Perché ha deciso di concentrare la sua carriera in questo campo?
Il mio interesse per il microbiota nasce dalla convinzione che rappresenti una delle chiavi più promettenti per comprendere i meccanismi patogenetici alla base di numerose malattie complesse, e che sia strumento utile a sviluppare strategie diagnostiche e terapeutiche realmente personalizzate.
Microbioma – Photo: Unsplash / CDC
La crescente evidenza scientifica ha, infatti, mostrato come l’intricato equilibrio microbico intestinale sia strettamente interconnesso con la regolazione di processi fisiologici. Inoltre, risalta come la sua alterazione, nota come disbiosi, possa contribuire in modo significativo alla patogenesi, alla progressione e alla risposta ai trattamenti in diverse condizioni cliniche.
Il programma di ricerca del suo laboratorio, per il triennio 2024-2027, è basato principalmente su tre temi: neuroscienze, malattie autoimmuni, malattie genetiche rare. Come procedono questi studi?
Sebbene si tratti di ambiti clinici distinti, il comune denominatore delle nostre attività è il medesimo: indagare il ruolo funzionale del microbiota, dalla genesi all’evoluzione di patologie complesse, con lo scopo di individuare strategie di intervento innovative in ambito terapeutico. Per ciascuno di questi filoni, stiamo conducendo trial clinici che integrano dati multi-omici con la storia clinica e anamnestica dei pazienti arruolati. Questo modello di indagine multilivello e interdisciplinare ci consente di distinguere sottopopolazioni di pazienti affetti dalla stessa patologia, grazie alla definizione accurata dei profili biologici individuali.
Nell’ambito delle neuroscienze, mi occupo in particolare dello studio della depressione maggiore, una patologia in costante aumento (oltre 300 milioni di persone colpite nel mondo). Più della metà dei pazienti che ne sono affetti non riceve una diagnosi tempestiva e solo circa il 40% risponde in modo efficace al trattamento farmacologico di prima linea. Il tempo medio necessario per osservare un miglioramento clinico significativo è di circa 6-8 settimane. È in questo scenario epidemiologico, clinico e sociale, che la Fondazione EBRIS sviluppa il progetto “Opade”, finanziato dal programma europeo Horizon, che prevede l’arruolamento di 350 pazienti, con l’obiettivo di costruire un tool predittivo di Intelligenza Artificiale (AI) che permetta di guidare i clinici nella scelta farmacologica più appropriata basandosi sulla firma biologica del paziente.
Quali obiettivi pensate di raggiungere per la fine del triennio?
Entro il 2027 puntiamo a consolidare un modello di ricerca integrata in grado di correlare dati biologici ad alta risoluzione, informazioni cliniche longitudinali e variabili ambientali, con l’obiettivo di tradurre queste conoscenze in strumenti concreti per l’implementazione di percorsi di medicina personalizzata.
Photo: Pexels / Chokniti Khongchum
Tra gli obiettivi chiave vi è la stratificazione clinica e biologica dei pazienti, basata sull’identificazione di specifici biomarcatori patologia-correlati e di sviluppare approcci terapeutici mirati. Riteniamo infine strategico il rafforzamento della rete di collaborazioni scientifiche nazionali e internazionali, che ci consentirà di validare i nostri risultati su scala più ampia e di armonizzare e standardizzare protocolli, metodologie e piattaforme analitiche.
In quali altri campi è possibile applicare questi studi?
L’approccio scientifico che stiamo sviluppando si fonda su un modello di ricerca trasversale e integrato che ha potenziali ricadute trasformative in molteplici ambiti della medicina. Alla base di esso vi è la consapevolezza, ormai consolidata, che le malattie complesse sono il risultato di intricate reti di interazioni tra genoma, epigenoma, microbioma e ambiente, dimensioni che, per essere comprese appieno, richiedono un’integrazione sistematica e multilivello e spesso il ricorso all’AI. Questo approccio, proprio perché tiene conto della molteplicità dei fattori che incidono sul benessere e sull’insorgenza delle malattie, rappresenta a mio avviso una delle traiettorie più credibili e solide su cui basare l’evoluzione della pratica medica.
Quali saranno i futuri scenari in questo campo?
I futuri scenari, che si delineano dall’attuale orientamento della ricerca scientifica, prevedono una profonda revisione dell’attuale approccio medico, destinato a evolvere da osservazionale e generalista verso un modello integrato, predittivo e personalizzato. L’approccio olistico verso cui la scienza sta convergendo si traduce in una nuova visione operativa della medicina, capace di abbracciare la complessità del paziente nella sua interezza biologica, ambientale e individuale e di modularsi in base a essa. Nel lungo termine, l’obiettivo sarà quello di trasferire queste conoscenze alla pratica clinica, generando un impatto concreto sulla salute pubblica.
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Crede che l’AI possa dare un apporto importante?
L’AI si configura come uno strumento necessario e concreto per identificare pattern e relazioni non lineari, consentendo di correlare in modo dinamico e sempre più affidabile una grande quantità di dati eterogenei. Attraverso algoritmi avanzati di Machine learning e Deep learning siamo in grado di gestire, integrare e interpretare volumi di dati clinico-biologici che sarebbero altrimenti inaccessibili alla gestione della mente umana, e di leggere dinamicamente il paziente nella sua interezza. L’uso di applicazioni intelligenti integrate con sensori biometrici e strumenti di monitoraggio ambientale, poi, consente di seguire il paziente nel tempo, migliorare la gestione domiciliare della malattia, personalizzare il follow-up e aumentare significativamente la compliance terapeutica. L’applicazione dell’AI consente di valorizzare al massimo la complessità dei dati biologici e ambientali raccolti, traducendoli in strumenti concreti per la previsione, la diagnosi e la personalizzazione degli interventi clinici.
