Da un'idea di ricerca a un brevetto salva-vite: il caso di FibMap

Cesare Alippi è Professore ordinario presso la Facoltà di scienze informatiche dell’USI e affiliato all’Istituto Dalle Molle di studi sull’intelligenza artificiale (IDSIA USI-SUPSI) ove copre il ruolo di Direttore Scientifico.

La sua attività di ricerca principale riguarda l'apprendimento automatico (Intelligenza Artificiale) basato su strutture a grafo, l'adattamento e l'apprendimento in ambienti non stazionari e l'intelligenza per sistemi embedded, cyber-fisici e IoT. Il Professor Alippi dirige inoltre il Graph Machine Learning Group (GMLG), all’interno del quale, grazie ad una collaborazione con l’Imperial College di Londra, è stato sviluppato FibMap.

Professor Alippi, come è nata l’idea di FibMap?

"L’idea di FibMap scaturisce da una collaborazione internazionale con l’Imperial College di Londra e l’Università di Oxford in merito a una problematica concreta in ambito medico: la fibrillazione atriale, una delle aritmie più diffuse e complesse da trattare. Il mio gruppo di ricerca sfrutta la ricerca di base per innovare, e la utilizza anche per applicazioni reali, combinata con le tecnologie di Intelligenza Artificiale più avanzate. Nel caso di FibMap, avevamo messo a punto una metodologia in grado di ricostruire dati mancanti, e dall’incontro con il Prof. Danilo Mandic e il dottorando Alexander Jenkins di Imperial College abbiamo capito che potevamo adattare quanto sviluppato per ricostruire la dinamica della fibrillazione atriale nel cuore umano (dopo aver testato il modello su modelli murini) e, quindi rendere più efficace e personalizzato l’intervento chirurgico di ablazione. Da qui è nato FibMap".

Potrebbe spiegare, in modo semplice e comprensibile anche per i non addetti ai lavori, come funziona FibMap e cosa lo distingue dai sistemi precedentemente disponibili?

"FibMap è un algoritmo di Intelligenza Artificiale che permette di ricostruire una mappa elettrica completa dell’atrio cardiaco usando solo una piccola parte dei dati relazionati attraverso strutture a grafo. Per intenderci, FibMap riesce a “toccare” solo il 10% della superficie dell’atrio e, partendo da questi pochi segnali, ricostruisce l’intera mappa elettrica con una precisione superiore del 210% rispetto alle tecniche esistenti.

L’algoritmo sfrutta sia la dimensione spaziale sia quella temporale nella ricostruzione, ovvero, la superficie tridimensionale dell’atrio e l’evoluzione dei segnali elettrici acquisibili in punti spaziali nel tempo. Con un’elaborazione appropriata l’algoritmo riesce a completare i dati mancanti e a identificare con grande accuratezza i punti critici in cui è più efficace eseguire l’ablazione".

In che modo, secondo lei, questo progetto può, e potrà, portare beneficio ai pazienti?

"FibMap può portare benefici enormi. La fibrillazione atriale, un’aritmia cardiaca caratterizzata da segnali elettrici non coordinati, se non trattata correttamente, può causare ictus e compromettere seriamente la qualità della vita. Oggi, l’ablazione – l’intervento chirurgico per “eliminare” le aree problematiche – non sempre è efficace, perché richiede una mappa elettrica atriale accurata che spesso non è disponibile.

Con FibMap, possiamo aumentare notevolmente le probabilità di successo dell’ablazione, riducendo al minimo il rischio di interventi inefficaci o imprecisi. Inoltre, il nostro algoritmo si adatta al singolo paziente ricalibrandosi in base alle caratteristiche individuali dopo aver appreso dal comportamento di un gruppo di pazienti. Più pazienti avremo, più preciso diventerà nel tempo il sistema che migliorerà le proprie prestazioni di ricostruzione. Quanto realizzato è un esempio concreto di medicina personalizzata abilitata dall’Intelligenza Artificiale".

Quali fasi avete attraversato per brevettare la vostra idea, e quali sono i prossimi passi?

"Abbiamo depositato la domanda di brevetto inizialmente nel Regno Unito. Da quel momento, si ha un anno di tempo per decidere come proseguire: nel nostro caso, siamo intenzionati a depositare una domanda internazionale PCT (Patent Cooperation Treaty) che permetta di proteggere l’invenzione fino a 30 mesi. Considerando l’importanza del mercato svizzero, estenderemo certamente la protezione anche nel nostro Paese.

Il trasferimento tecnologico è un passaggio fondamentale e, in questo, il ruolo e il supporto di USI Transfer è stato letteralmente fondamentale. A volte si pensa che realtà universitarie di dimensioni contenute possano offrire servizi meno strutturati rispetto a grandi istituzioni. Così non è. Nella mia significativa esperienza invece la dimensione “a misura d’uomo” di USI Transfer permette una vicinanza, attenzione al dettaglio e una rapidità d’azione che in contesti più grandi non è per nulla scontata. Questa peculiarità’ ha avuto un impatto reale sul percorso di protezione e valorizzazione di FibMap; ringrazio Andrea Foglia, responsabile di USI Transfer, per il prezioso supporto.

Il brevetto è un primo passo per proteggere l’idea, ma portare FibMap nell’ambito clinico è un’altra sfida, che richiede il pieno rispetto delle normative sanitarie e regolamentari. L’algoritmo funziona, i risultati sono molto promettenti: si tratta ora di trasformare l’innovazione in uno strumento clinico operativo, sul campo".