Lo studio "Galileo", condotto dal prof. Giovanni Gambaro e pubblicato sul Journal of Nephrology, introduce l'uso dell'intelligenza artificiale per migliorare la valutazione delle biopsie renali pre-trapianto, fornendo dati oggettivi per supportare le decisioni cliniche. Il progetto coinvolge diverse università italiane e internazionali, segnando una nuova frontiera nella nefrologia.

L’intelligenza artificiale arriva anche in Nefrologia e potrà fornire un valido aiuto nel caso del trapianto di rene per individuare correttamente i dati clinici e strumentali del donatore e del ricevente. È questo l’outcome dello studio “Galileo”, appena pubblicato sulla prestigiosa rivista Journal of Nephrology, e condotto dal prof. Giovanni Gambaro, Ordinario di Nefrologia dell’Università di Verona e direttore dell’Unità operativa Aoui.

Il progetto coinvolge ricercatori di Milano Bicocca, Catania, Padova, Torino, Brescia, Udine, Colonia, Pittsburgh nonché, come co principal investigator, Albino Eccher, Ordinario di Anatomia Patologica dell’Università di Modena e Reggio Emilia e direttore del reparto di Anatomia Patologica dell’Azienda Ospedaliera Universitaria di Modena. Sviluppato insieme agli ingegneri finlandesi di Aiforia, l’articolo “Artificial Intelligence tool “Galileo” to assist in the evaluation of pre-implantation kidney biopsies” è il primo step di questa nuova frontiera aperta grazie ai fondi PNRR.

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Nell’insufficienza renale terminale il trapianto di rene è il trattamento salvavita, ma prima di arrivare in sala operatoria sono necessari alcuni passaggi fondamentali. Sull’organo disponibile, in un tempo di circa tre ore, l’anatomopatologo fornisce dati relativi ai quattro comparti del tessuto renale: glomeruli, tubuli, interstizio e vasi, formulando un punteggio sulla base del quale si decide se l’organo prelevato è trapiantabile o no. Dalla qualità della refertazione dipende la decisione successiva, e in questo “Galileo” potrà rivelarsi utile fornendo solo i dati oggettivi rilevati all’interno del tessuto.

Gambaro afferma: «Impiegare lo strumento dell’intelligenza artificiale per assistere il patologo nella valutazione della qualità del rene da trapiantare rappresenta una svolta significativa. Al momento non sappiamo ancora se questi dati siano in grado di predire l’esito del trapianto nel tempo, questo sarà il prossimo passo dello studio. Ma di sicuro sappiamo che “Galileo”, fornendoci solo dati oggettivi, replicabili e controllabili, risolve il problema della variabilità della refertazione fornendo informazioni preziose all’equipe trapiantologica».

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