FIRENZE – La ricerca toscana è diventato un ecosistema più omogeneo negli ultimi tre anni. E le sue potenzialità di innovazione si stanno amplificando. Il merito va ascritto alla missione 4 del Pnrr, le cui potenzialità sono state messe a frutto da Tuscany Health Ecosystem. Il progetto, nato su impulso dell’università di Firenze, ha visto il coinvolgimento di 22 soggetti fra cui tutti gli atenei toscani, le scuole di studi superiori ovvero l’Imt di Lucca, la Normale e il Sant’Anna di Pisa, gli enti di ricerca quali il Cnr, l’istituto italiano di tecnologia, l’istituto nazionale di fisica nucleare.Tutti impegnati attorno a un ampio ventaglio di attività che spaziano dalla radioterapia flash, alle neuroscienze, passando per la medicina di precisione, ma che includono anche la crescita di una nuova generazione di ricercatori-imprenditori. Un impegno corale, quindi, che pur partendo dall’accademia non trascura la dimensione concreta del fare impresa.
I risultati sono stati presentati nella due giorni alla stazione Leopolda, a Firenze, a Meet the Innovation- Toscana, cultura della salute. Evento culminante di un lavoro andato avanti per tre anni e che ha messo al lavoro 10 ‘Spoke’. I gruppi di studio hanno coinvolto 400 nuovi ricercatori, tecnologi, assegnisti, dottorandi, che si sono affiancati a più di 1.000 ricercatori già attivi nelle strutture toscane.
“Un esempio virtuoso di connessione dinamica e bidirezionale fra produzione di sapere accademico ed esigenze specifiche della comunità”, prova a sintetizzare il senso di THE la rettrice dell’università di Firenze, Alessandra Petrucci. “Il progetto è stata una grossissima sfida, perché in poco tempo abbiamo costruito questo network che coinvolge tutti gli atenei toscani, le scuole di studi superiori, gli enti di ricerca toscani, oltre che numerose industrie, la pubblica amministrazione, in particolare la Regione- spiega alla Dire Debora Berti prorettrice dell’Unifi e referente scientifica- abbiamo concepito questa sfida, la salute, non come somma di tanti piccoli progetti, ma come un investimento per il futuro della regione e anche una nuova attitudine a fare network intorno a un problema”. Un impegno sinergico che si pone in una prospettiva olistica, in grado di approcciare ogni problema a 360 gradi. E con al centro l’ottica dell’avanzamento tecnologico, l’intelligenza artificiale, e più in prospettiva la costruzione di un rapporto nuovo fra popolazione e salute: “Sul piano dell’innovazione- fa sapere ancora Berti- la grande sfida è stata quella di colmare il divario fra la ricerca accademica di base, e la Toscana nel campo delle Life Sciences non è seconda a nessuno in Italia e in Europa, e un settore industriale sicuramente vivace e dinamico, ma che ha bisogno di un collegamento più diretto con la ricerca di base per tradurre idee e conoscenza in novità al servizio del cittadino”.
CON L’IA PIÙ FACILI DIAGNOSI NEUROLOGICHE
La medicina di precisione e l’ausilio dell’intelligenza artificiale possono imprimere una svolta nella diagnosi e nella cura delle patologie neurologiche e nel declino cognitivo. A spiegarlo alla Dire è Nicola De Stefano, ordinario di neurologia dell’università di Siena, durante Meet the innovation la due giorni alla stazione Leopolda nell’ambito del progetto Tuscany Health Ecosystem. De Stefano ha curato uno dei dieci gruppi di lavoro, denominanti in gergo spoke, andando nello specifico a trattare lo sviluppo dei ‘biomarkers’, l’oncologia, l’uso dell’intelligenza artificiale.
“Personalmente ho tentato di lavorare su tutta una serie di argomenti e di elementi che riguardano più specificamente la neurologia e soprattutto le malattie croniche neurologiche- chiarisce il docente di Siena- abbiamo tentato di sviluppare approcci differenti alla patologia, in relazione soprattutto alla prevenzione occupandoci della salute del cervello”. Un’opera di ricerca che ha visto un approfondimento del tema dei biomarcatori e dei comportamenti che possono agevolare diagnosi precoci. In questo senso, riconosce De Stefano, “l’intelligenza artificiale è qualcosa che va a completare il discorso. L’uso degli algoritmi è fondamentale nella gestione dei big data, ma lo è anche l’analisi di alcuni biomarcatori a livello di ‘neuro imaging'”.La scommessa è di avere indicazioni diagnostiche mirate, soggette a una minore variabilità. Non è l’unica funzione immaginabile, in realtà. Biomarcatori più raffinati consentiranno, del resto, anche di fare passi avanti in ambito “prognostico”. In altre parole si potrà sapere più agevolmente oggi quel che accadrà domani al paziente.Al tempo stesso diventerà più semplice monitorare la risposta dei pazienti a diversi farmaci in fase di sviluppo e post-marketing, valutando la necessità di switch terapeutici: “Tutto questo- conclude De Stefano- si può fare con un monitoraggio costante e marcatori adeguati, che fanno capire come stanno andando davvero le cose”.
GIANI: CON TUSCANY HEALTH ECOSYSTEM RISULTATI PER SANITÀ
“Ricordo quando fu concepito questo indirizzo di finanziamento nel contesto del Pnrr. Rispetto a quelle aspettative che coinvolgevano le università toscane, dopo che il piano è stato già ben impostato, vediamo cosa è successo: 400 nuovi ricercatori coinvolti, 1.400 nel loro complesso, 10 linee di azione, scorriamo risultati che vanno dai prototipi alle singole ricerche finalizzate”. È quanto afferma alla Dire il governatore della Toscana, Eugenio Giani, parlando a margine di Meet the innovation l’evento culminante di Tuscany Health Ecosystem, il percorso di ricerca di scienze della vita nato all’interno del Pnrr. “Si tratta di passare dopo questo lavoro di tre anni dalla ricerca all’applicazione- sottolinea il presidente della Regione- quindi ecco il confronto fra l’università e il nostro livello istituzionale per cogliere le linee di ricerca che si concretizzano nel fare, in modo da far entrare i supporti tecnologici a pieno titolo soprattutto nel sistema sanitario”.Di un elemento Giani è certo: dopo il 2026, quindi allo scadere dell’efficacia del Pnrr, questo progetto deve avere una prospettiva di concretizzazione ulteriore: “In questo caso c’è un livello applicativo che è molto importante- evidenzia- magari non per tutte le linee di ricerca troverà un immediato sviluppo, ma per alcune sicuramente dobbiamo impegnarci a crearlo”.
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