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L'endometriosi è una patologia complessa e altamente individuale, ancora poco conosciuta sia dalla società che dagli operatori sanitari. In collaborazione con la Prof.ssa Dr.ssa Sylvia Mechsner dell'Endometriosis Center della Charité — Università di Medicina di Berlino, abbiamo creato uno dei più grandi database di testimonianze delle pazienti affette da endometriosi e adenomiosi.

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// research focus

• Mappare i percorsi diagnostici e terapeutici a partire dal primo sintomo
• Individuare i fattori causali alla base dei ritardi diagnostici
• Analisi degli impatti socioeconomici e sociopsicologici
• Analisi dei risultati riferiti dai pazienti in seguito a terapie multimodali

// what we capture

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Oltre 2.800 percorsi reali, dai primi sintomi alla diagnosi, alle visite mediche e alle cure. Dati sociodemografici aggregati relativi a tutti i paesi della regione DACH. Esperienze soggettive, consigli che i pazienti vogliono condividere e risultati che i dati degli studi clinici non riescono a cogliere.

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// eligibility

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Donne adulte con una diagnosi di endometriosi o adenomiosi, o che stanno attualmente effettuando gli esami diagnostici. Aperto a pazienti residenti in Germania, Austria e Svizzera.

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// research team

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Prof.ssa Dr.ssa Sylvia Mechsner — Responsabile del progetto, Charité
Katrina Holmes — Dott.ssa in Medicina, Charité / Tubinga
Ann-Katrin Abeler — Dottoranda, Charité
Zeinab Soleimani — Dottoranda, HPI

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280 milioni di persone in tutto il mondo convivono con il disturbo depressivo maggiore (MDD). Nonostante esista un panorama terapeutico ben consolidato di antidepressivi, meno del 6% dei pazienti trae pieno beneficio dal proprio percorso terapeutico attuale. I tassi di remissione rimangono ostinatamente bassi. OPADE sta sviluppando uno strumento predittivo basato su IA e ML per supportare il processo decisionale clinico nel MDD. Il progetto si concentra sull'asse intestino-cervello, studiando come la genetica, l'epigenetica, il microbioma e le reti infiammatorie si combinino per determinare la risposta al trattamento.

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// research focus

• Identificare i profili dei pazienti che consentono di prevedere e ottimizzare l'efficacia degli antidepressivi, aumentando la remissione e riducendo la compromissione funzionale
• Individuare le correlazioni tra gli indici neuroinfiammatori — microbioma, metabolomica, profilo immunitario, marcatori epigenomici ed enzimatici — e gli esiti terapeutici
• Valutare i biomarcatori molecolari e non molecolari come fattori predittivi di recidiva
• Migliorare l'accuratezza diagnostica nella prevenzione primaria
• Ricostruisci retrospettivamente l'insorgenza dei sintomi depressivi a partire dall'adolescenza
• Stabilire in che modo i biomarcatori ematici siano correlati ad altri biomarcatori specifici della malattia

// what we capture

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I pazienti condividono la loro esperienza quotidiana tramite un chatbot personalizzato — sintomi, farmaci, terapie ed eventi salienti — che alimentano lo strumento predittivo basato su IA e ML.

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// eligibility

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Adulti e adolescenti di età compresa tra i 14 e i 50 anni affetti da disturbo depressivo maggiore. Reclutamento in sei paesi dell'UE e internazionali.

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// research team

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Ecco l'elenco dei partner di ricerca

Il progetto è finanziato dall'Unione Europea