Oltre un milione di euro per rendere la ricerca biomedica più rappresentativa e contribuire a una medicina di precisione più equa. L’Università Vita-Salute San Raffaele di Milano coordina BRIDGE, un progetto dedicato allo sviluppo di nuovi strumenti statistici per individuare e misurare le distorsioni di genere nella ricerca scientifica. L’iniziativa ha ottenuto un finanziamento proposto di 1.079.187 euro nell’ambito del bando PRIN 2026 del Ministero dell’Università e della Ricerca e avrà una durata di tre anni.
Il progetto è stato selezionato tra 199 proposte finanziate su un totale di 4.279 candidature. Nel settore scientifico LS7, dedicato alla salute pubblica e ai sistemi sanitari, sono stati ammessi al finanziamento 13 progetti, tra cui BRIDGE.
Intelligenza artificiale e medicina di genere: il problema dei dati
L’intelligenza artificiale offre nuove opportunità per analizzare grandi quantità di dati biomedici e individuare relazioni complesse tra fattori biologici, patologie e trattamenti. L’affidabilità dei risultati, tuttavia, dipende anche dalla qualità delle informazioni utilizzate e dalla capacità degli studi di rappresentare adeguatamente le persone a cui sono destinate le cure.
Dati incompleti o poco rappresentativi possono infatti influenzare le conclusioni degli algoritmi, anche quando vengono utilizzati modelli avanzati. Per questo motivo, la ricerca deve considerare non soltanto le informazioni disponibili, ma anche le modalità con cui sono state raccolte, i criteri di selezione dei partecipanti e le eventuali differenze rimaste escluse dall’analisi.
Questi aspetti sono particolarmente rilevanti per la medicina di genere, che studia come il sesso biologico e i fattori legati al genere possano incidere sulla salute, sull’insorgenza delle malattie, sull’accesso alle cure e sulla risposta ai trattamenti. BRIDGE punta a fornire strumenti metodologici per riconoscere queste distorsioni e valutarne l’impatto sui risultati scientifici.
Cinque università italiane coinvolte nel progetto BRIDGE
Il progetto, il cui nome esteso è Beyond Bias: Rethinking Inference and clinical study Design to build a new, measurable Gender medicine Ecosystem, è coordinato dall’Università Vita-Salute San Raffaele, capofila di un consorzio che comprende altri quattro atenei: l’Università degli Studi di Milano-Bicocca, l’Università degli Studi dell’Insubria, l’Università degli Studi di Foggia e l’Università degli Studi dell’Aquila.
La responsabilità scientifica è affidata alla professoressa Mariaclelia Di Serio, ordinaria di Statistica Medica e direttrice del Centro Universitario di Statistica per le Scienze Biomediche (CUSSB) dell’Università Vita-Salute San Raffaele, oltre che membro del Consiglio dell’Istituto nazionale di statistica (Istat).
Il lavoro congiunto metterà in relazione competenze statistiche, ricerca clinica, farmacologia e valutazione economico-sanitaria. L’obiettivo è costruire un collegamento tra ricerca sperimentale, pratica clinica e medicina di precisione, traducendo l’analisi dei dati in strumenti utilizzabili per migliorare la qualità delle evidenze scientifiche.
Dalla ricerca preclinica alla pratica clinica
BRIDGE svilupperà metodologie statistiche per individuare e misurare le distorsioni nelle diverse fasi della ricerca biomedica. L’analisi comprenderà gli studi preclinici, le sperimentazioni cliniche, le grandi popolazioni osservate e i dati raccolti durante l’assistenza sanitaria.
Per raggiungere questo obiettivo, il gruppo di ricerca integrerà biostatistica, inferenza causale, modelli bayesiani e strumenti di data science. L’attenzione sarà rivolta anche ai processi che generano i dati, così da valutarne la rappresentatività e l’affidabilità prima di utilizzare i risultati per formulare conclusioni cliniche.
Il progetto non si limiterà quindi a descrivere le differenze tra gruppi di pazienti. Intende sviluppare indicatori e strumenti che aiutino i ricercatori a progettare studi più rappresentativi, riconoscere le possibili fonti di distorsione e interpretare correttamente i risultati.
Sclerosi multipla, malattie renali e diabete di tipo 1
La ricerca si concentrerà su tre ambiti di patologia cronica: sclerosi multipla, malattie renali e diabete di tipo 1. In queste condizioni, le differenze biologiche possono interagire con fattori come l’accesso alle cure, l’aderenza ai trattamenti e la continuità assistenziale, influenzando gli esiti di salute.
Le competenze dei cinque atenei saranno integrate in base alle rispettive aree di specializzazione. L’Università Vita-Salute San Raffaele contribuirà con l’esperienza nella ricerca clinica sulle malattie renali e sulla sclerosi multipla. L’Università di Milano-Bicocca metterà a disposizione le competenze nella statistica del campionamento, mentre l’Università di Foggia contribuirà negli ambiti della farmacologia e della medicina di genere.
L’Università dell’Aquila parteciperà con le proprie competenze sul diabete, mentre all’Università dell’Insubria sarà affidata la valutazione dell’impatto economico e sanitario.
Le metodologie sviluppate potranno offrire un supporto alla progettazione degli studi e all’interpretazione dei risultati, con l’obiettivo di produrre conoscenze più solide e utili alle decisioni cliniche. In prospettiva, gli strumenti potranno essere applicati anche ad altri ambiti della medicina.
Di Serio: «Strumenti concreti per migliorare la qualità delle conoscenze scientifiche»
La selezione del progetto rappresenta, secondo la responsabile scientifica, un riconoscimento per il lavoro interdisciplinare e per la 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», ha dichiarato la professoressa Mariaclelia Di Serio.
La ricercatrice ha sottolineato il valore della collaborazione tra competenze complementari, dalla statistica alla ricerca clinica, dalla farmacologia alla valutazione dell’impatto economico e sanitario. «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», ha aggiunto.
La sfida, ha concluso Di Serio, consiste nel fare in modo che l’innovazione non si limiti allo sviluppo di modelli sempre più sofisticati, ma produca conclusioni affidabili, capaci di tradursi in decisioni cliniche più appropriate ed eque.
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