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Ven, 3 Mag '24  10:00 > 11:30   Auto Mutuo Aiuto
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Riscoprirsi risorsa tra persone unite dallo stesso problema, partecipando ai Gruppi ...
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Donne che si prendono cura
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Riscoprirsi risorsa tra persone unite dallo stesso problema, partecipando ai Gruppi ...
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Donne che si prendono cura
Un progetto scritto da donne per le donne, realizzato grazie al ...
Associazione ASAV, c/o distretto sanitario, Via Toniolo 2, Vedelago
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Il Caffè Alzheimer è un servizio che la Casa di Soggiorno ...
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Il morbo di Alzheimer (MA) è una condizione progressiva e neurodegenerativa in cui gli individui manifestano perdita di memoria, demenza e compromissione del metabolismo.


Quasi tutti i precedenti studi a dominio singolo (ndt: che puntavano un singolo fattore, come l'amiloide-bea) per il trattamento del MA hanno fallito, probabilmente perché si tratta di una malattia complessa con più fattori di base che contribuiscono al rischio, all'esordio e alla progressione.


Keine e colleghi hanno esplorato l'efficacia di un approccio terapeutico multidominio basato sullo stato del fattore di rischio di malattia specifico per le persone con diagnosi di MA o con la preoccupazione di averlo.


I loro risultati indicano un collegamento finora non identificato tra i fattori di rischio di MA, suggerendo che i regimi di trattamento dovrebbero essere adattati all'individuo e dovrebbero essere multimodali per riportare simultaneamente a uno stato normativo i fattori di rischio.


Se eseguito bene, si può realizzare la possibilità di rallentare la progressione del MA e persino di invertire gli aspetti del declino cognitivo.


Dorothy Keine e i suoi colleghi hanno completato l'analisi di 40 soggetti con declino cognitivo soggettivo e con lieve deterioramento cognitivo (MCI), attraverso un nuovo software sviluppato dalla uMETHOD Health. Il software è progettato con un approccio basato sulla medicina di precisione, sviluppa raccomandazioni terapeutiche personalizzate, con l'obiettivo di rallentare o invertire i fattori biologici del MA.


Gli input associati al MA comprendono dati genomici, misurazioni di bio-campioni, dati di scansione (come risonanza magnetica o PET), storie mediche, farmaci, allergie, comorbidità, fattori di stile di vita rilevanti e risultati dei test neuropsicologici.


Sono stati impiegati algoritmi per dare priorità agli stati fisiologici e di stile di vita con la più alta probabilità di contribuire allo stato di malattia, e queste priorità sono state incorporate in un piano di assistenza personalizzato, che è stato dato ai medici e supportato dai formatori sanitari per aumentare l'aderenza.


Con una media di 8,4 mesi sui loro piani di trattamento (pari a circa 2,8 iterazioni di piani di cura), l'80% degli individui nello studio ha mostrato punteggi complessivamente migliorati o mantenuti stabili nelle funzioni della memoria, come evidenziato dalle valutazioni cognitive.


È sempre più riconosciuto che l'intervento precoce è la chiave per lo sviluppo di una terapia efficace per il MA; una piattaforma di medicina di precisione consente una terapia multidominio per coloro che si trovano nelle prime fasi della malattia.


Molti dei fattori patologici alla base della malattia (es.: omocisteina alta, devianze genetiche, insulino-resistenza, cattiva alimentazione, sonno scarso, mancanza di esercizio fisico, tossicità, infiammazione cronica) sono modificabili, consentendo alle persone di ridurre il rischio e ritardare potenzialmente l'insorgenza della malattia.


Con una moltitudine di fattori alla base del MA (fattori genetici, comorbidità, farmaci e ottimizzazione per ogni persona), la quantità di dati usati per generare un piano di assistenza si accumula rapidamente, rendendo un processo tempestivo oltre la portata di ciò che un medico può fare a mano, bene e in fretta.


Ma dove i metodi manuali falliscono, le piattaforme informatiche cliniche eccellono. Queste piattaforme possono fornire un metodo di trattamento personalizzato per ogni individuo, in modo ripetibile, prevedibile e tempestivo.


Implementando questi piani di trattamento complessi in un pubblico più ampio, attraverso lo sviluppo di altri algoritmi specifici per lo stato di malattia, potremmo aumentare la qualità della vita per i molti membri della popolazione che invecchiano.

 

 

 


Fonte: Bentham Science Publishers via EurekAlert! (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: Dorothy Keine, John Q. Walker, Brian K. Kennedy, Marwan N. Sabbagh. Development, application, and results from a precision-medicine platform that personalizes multi-modal treatment plans for mild Alzheimer’s disease and at-risk individuals. Current Aging Science, 2018, DOI: 10.2174/1874609811666181019101430

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