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Profilo Scientifico e presentazione della mia Attività di Ricerca su enfisema e Broncopneumopatia Cronica Ostruttiva (BPCO)

Benvenuti all’interno dello spazio editoriale e d’archivio di Enfisema.it, la mia piattaforma documentale dedicata alla condivisione dei progressi clinici, metodologici e diagnostici nell’ambito delle patologie ostruttive polmonari. Questo sito raccoglie la mia produzione scientifica e i contributi accademici derivanti da oltre venticinque anni di ricerca clinica e traslazionale focalizzata su enfisema e Broncopneumopatia Cronica Ostruttiva (BPCO) e sulle sue specifiche manifestazioni fenotipiche. La mia ricerca qui documentata si inserisce più in generale nel cambio di paradigma che ha investito la pneumologia moderna: il superamento della concezione della BPCO come entità nosologica monolitica e uniformemente progressiva, a favore di un approccio personalizzato basato sull’identificazione di precisi fenotipi clinici e radiologici.

Linee di Ricerca Principali e Contributi IT alla ricerca clinica:

L’attività scientifica presentata nel sito si articola su tre filoni interconnessi, caratterizzati da un forte approccio multidisciplinare che unisce la fisiopatologia respiratoria, la spirometria, la diagnostica per immagini quantitativa e l’analisi avanzata dei dati:

  1. Caratterizzazione e Identificazione dei Fenotipi BPCO
    I primi lavori hanno posto le basi per l’identificazione dei fenotipi predominanti nella pratica clinica quotidiana, integrando i dati della funzionalità polmonare con le caratteristiche e i pattern di imaging. Attraverso l’applicazione di tecniche di analisi esplorativa dei dati e metodi di clustering non supervisionato (unsupervised clustering), la ricerca ha dimostrato come sia possibile mappare l’eterogeneità della malattia per supportare le decisioni cliniche e prevedere la severità del quadro patologico.
  2. Diagnostica Computazionale e Tomografia Computerizzata Quantitativa (qCT)
    Un nucleo centrale delle pubblicazioni descrive lo studio delle correlazioni (spesso non lineari) tra i parametri spirometrici classici e l’attenuazione parenchimale valutata tramite TC quantitativa. Le ricerche hanno permesso di approfondire i meccanismi di intrappolamento dei gas (gas trapping) di tipo enfisematoso e non enfisematoso, definendo come la frequenza e la gravità delle riacutizzazioni riflettano la severità complessiva della BPCO ma non necessariamente il suo fenotipo strutturale.
  3. Validazione di un indice per la valutazione dell’enfisema: Emphysema Severity Index (ESI)
    In tempi più recenti, l’attività si è concentrata su collaborazioni accademiche che ho intrapreso, principalmente tramite l’Università di Firenze, al fine di effettuare una validazione epidemiologica e clinica di un particolare indice per la valutazione dell’enfisema nella popolazione generale, fumatori, ex fumatori, pazienti BPCO. In Inglese: “Emphysema Severity Index” (ESI). Questo indice, che ho implementato tramite la creazione di un modello fluidodinamico apriori (non è un indice statistico o frutto di un learning su dati biomedici), ha come input alcuni parametri spirometrici standard estratti da curve flusso-volume massimali espiratorie. L’indice si è dimostrato uno strumento affidabile, accessibile e non invasivo per stimare la presenza e l’estensione dell’enfisema polmonare. La validazione dell’ESI su ampie coorti internazionali, grazie alla collaborazione con UNIFI, ha confermato il valore prognostico dell’indice, dimostrando anche la sua capacità di predire la mortalità per cause respiratorie nella popolazione generale.

Affiliazioni e Collaborazioni Istituzionali Nazionali e Internazionali

Il valore e la solidità statistica delle evidenze scientifiche prodotte sono il risultato di una fitta rete di collaborazioni stabili con i più prestigiosi centri di ricerca e dipartimenti universitari a livello globale con le quali ho collaborato per diversi anni, sempre tramite UNIFI, al fine di procedere alla sperimentazione delle metodologie di calcolo da me sviluppate. Fondamentale la collaborazione con l’Università di Firenze al fine di intraprendere la sperimentazione e la validazione degli algoritmi di calcolo sviluppati in ambito di Data Mining, Clustering, AI, e modelli fluidodinamici apriori (ad es. ESI). Le principali tecniche numeriche da me utilizzate durante tutti questi anni di ricerca appartengono in gran parte al grande tema della Bioingegneria e alle sue applicazioni cliniche. Colgo quindi l’occasione per ringraziare il mio mentore e guida Prof. Carlo Marchesi, con il quale ho conseguito il PhD in Bioingegneria e che mi ha insegnato a non arrendermi mai davanti alle difficoltà e alla complessità dei sistemi biologici da modellare.

  • Università degli Studi di Firenze: Nucleo fondamentale e motore clinico di gran parte delle ricerche pubblicate. La costante sinergia con i dipartimenti e le strutture assistenziali fiorentine ha permesso il reclutamento delle coorti di pazienti, l’esecuzione di valutazioni spirometriche rigorose e l’integrazione con la diagnostica radiologica avanzata per l’identificazione sul campo dei fenotipi fenotipici della BPCO.
  • Harvard Medical School & Brigham and Women’s Hospital (Boston, USA): Collaborazione scientifica, tramite UNIFI, internazionale focalizzata sull’analisi genetica ed epidemiologica della malattia. Il lavoro sinergico tra UNIFI e il team di Harvard ha consentito di integrare i modelli fenotipici e gli indici funzionali con le più avanzate metodologie di stratificazione del rischio biologico.
  • International COPD Genetics Consortium (ICGC): Partecipazione, tramite UNIFI, attiva a progetti collaborativi globali finalizzati alla riproducibilità dei sottotipi di BPCO. Questa sinergia ha permesso di testare, validare e replicare i modelli di clustering su meta-analisi di imponenti coorti internazionali indipendenti, per un totale di oltre 17.000 individui analizzati.
  • COPDGene® Study Investigators: Collaborazione, tramite UNIFI, nell’ambito dello storico studio multicentrico americano finanziato dal National Institutes of Health (NIH). L’accesso e il lavoro sui dati longitudinali della coorte COPDGene® sono stati essenziali per la validazione metodologica su larga scala e a lungo termine dell’Emphysema Severity Index (ESI) e per lo studio della progressione quinquennale dell’enfisema valutato mediante tomografia computerizzata.
  • Lund University & Skåne University Hospital (Svezia): Collaborazione, tramite UNIFI, focalizzata sulla validazione epidemiologica dell’indice ESI su base di popolazione (Swedish General Population Cohorts), dimostrando in contesti reali la capacità predittiva dell’indice rispetto al rischio di mortalità per cause respiratorie.

Questo archivio intende rimanere un punto di riferimento per specialisti, ricercatori e partner industriali interessati all’evoluzione della diagnostica funzionale e alla stratificazione prognostica del paziente enfisematoso.

Le mie principali Pubblicazioni:

Pubblicazioni Scientifiche

  • Luoto J, Pihlsgård M, Pistolesi M, Paoletti M, Occhipinti M, Wollmer P, Elmståhl S. Emphysema severity index (ESI) associated with respiratory death in a large Swedish general population. Respiratory Medicine. 2022; 200: 106899. Publisher: WB Saunders.
  • Luoto J, Elmståhl S, Pistolesi M, Wollmer P, Paoletti M, Occhipinti ME, Pihlsgård M. Emphysema Severity Index (ESI) Predicts Respiratory Death in a Large Swedish General Population. Available at SSRN 4024831.
  • Dal Negro RW, Paoletti M, Pistolesi M. Standard spirometry to assess emphysema in patients with chronic obstructive pulmonary disease: the Emphysema Severity Index (ESI). Multidisciplinary Respiratory Medicine. 2021; 16(1): 805.
  • Occhipinti M, Paoletti M, Crapo JD, Make BJ, Lynch DA, Brusasco V, Lavorini F, Silverman EK, Regan EA, Pistolesi M. Validation of a method to assess emphysema severity by spirometry in the COPDGene study. Respiratory Research. 2020; 21(1): 103. Publisher: BioMed Central London.
  • Occhipinti M, Paoletti M, Regan EA, Lynch DA, Crapo JD, Colagrande S, Silverman EK, Pistolesi M, COPDGene investigators. The Value of Maximal Expiratory Flow-Volume Curve in Estimating the Presence and Severity of Emphysema as Assessed on CT. C108. COPD: Phenotype, Mechanism, and Treatment. 2019; A5764-A5764. Publisher: American Thoracic Society.
  • Occhipinti M, Paoletti M, Bartholmai BJ, Rajagopalan S, Karwoski RA, Nardi C, Inchingolo R, Larici AR, Camiciottoli G, Lavorini F. Spirometric assessment of emphysema presence and severity as measured by quantitative CT and CT-based radiomics in COPD. Respiratory Research. 2019; 20(1): 101. Publisher: BioMed Central London.
  • Lowe KE, Regan EA, Anzueto A, Austin E, Austin JHM, Beaty TH, Benos PV, Benway CJ, Bhatt SP, Bleecker ER, et al. COPDGene® 2019: redefining the diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease. Chronic Obstructive Pulmonary Diseases: Journal of the COPD Foundation. 2019; 6(5): 384.
  • Occhipinti M, Paoletti M, Bigazzi F, Camiciottoli G, Inchingolo R, Larici AR, Pistolesi M. Emphysematous and nonemphysematous gas trapping in chronic obstructive pulmonary disease: quantitative CT findings and pulmonary function. Radiology. 2018; 287(2): 683-692. Publisher: Radiological Society of North America.
  • Castaldi PJ, Benet M, Petersen H, Rafaels N, Finigan J, Paoletti M, Marike Boezen H, Vonk JM, Bowler R, Pistolesi M. Do COPD subtypes really exist? COPD heterogeneity and clustering in 10 independent cohorts. Thorax. 2017; 72(11): 998-1006. Publisher: BMJ Publishing Group Ltd and British Thoracic Society.
  • Castaldi PJ, Benet M, Petersen H, Rafaels N, Finigan J, Paoletti M, Boezen HM, Vonk JM, Bowler R, Pistolesi M. DO “COPD SUBTYPES” REALLY EXIST? Assessment of COPD Heterogeneity and Clustering Reproducibility in 17,154 Individuals Across Ten Independent Cohorts. Thorax. 2017; 72(11): 998.
  • Occhipinti M, Paoletti M, Bigazzi F, Palazzi M, Bonti V, Camiciottoli G, Pistolesi M, Russell K. A predictive model for classifying COPD patients according to CT emphysema extent by using functional data and BMI. European Respiratory Society Conference. 2017.
  • Castaldi PJ, Benet-Mora M, Petersen H, Preethi Boorgula M, Finigan J, Paoletti M, Boezen M, Vonk JM, Bowler RP, Agusti A. COPD Subtype Identification In The International COPD Genetics Consortium: Collaborative Subtyping Results Across Ten Cohorts. B105. COPD: Epidemiology and Genetics. 2016; A4439-A4439. Publisher: American Thoracic Society.
  • Paoletti M, Cestelli L, Bigazzi F, Camiciottoli G, Pistolesi M. Chronic obstructive pulmonary disease: pulmonary function and CT lung attenuation do not show linear correlation. Radiology. 2015; 276(2): 571-578. Publisher: Radiological Society of North America.
  • Bigazzi F, Garcea A, Torricelli E, Bonti V, Paoletti M, Camiciottoli G, Pistolesi M. Can we consider the “frequent exacerbator” a reliable COPD phenotype? European Respiratory Society Conference. 2015.
  • Bigazzi F, Garcea A, Vannini M, Torricelli E, Luzzi V, Paoletti M, Diciotti S, Camiciottoli G, Pistolesi M. Frequency and severity of exacerbations reflect COPD severity, but not COPD phenotype as determined by quantitative CT. European Respiratory Journal. 2014; 44(Suppl 58). Publisher: European Respiratory Society.
  • Camiciottoli G, Bigazzi F, Paoletti M, Cestelli L, Lavorini F, Pistolesi M. Pulmonary function and sputum characteristics predict computed tomography phenotype and severity of COPD. European Respiratory Journal. 2013; 42(3): 626-635. Publisher: European Respiratory Society.
  • Camiciottoli G, Bigazzi F, Bartolucci M, Cestelli L, Paoletti M, Diciotti S, Cavigli E, Magni C, Buonasera L, Mascalchi M. BODE-index, modified BODE-index and ADO-score in chronic obstructive pulmonary disease: relationship with COPD phenotypes and CT lung density changes. COPD: Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease. 2012; 9(3): 297-304. Publisher: Taylor & Francis.
  • Pistolesi M, Bigazzi F, Lucia, Camiciottoli G. What does phenotype mean in the field of copd? Hot Topics in Respiratory Medicine. 2012; 22(22).
  • Paoletti M, Marchesi C. Interpretation and Classification of Patient Status Patterns. Advanced Methods of Biomedical Signal Processing. 2011; 551-570. Publisher: John Wiley & Sons, Inc. Hoboken, NJ, USA.
  • Pistolesi M, Bigazzi F, Cestelli L, Paoletti M, et al. Phenotypes of chronic obstructive pulmonary disease. Hot Topics in Respiratory Medicine. 2011; 5(15).
  • Pistolesi M, Bigazzi F, Cestelli L, Paoletti M, Camiciottoli G. Phenotypes of chronic obstructive pulmonary disease. Hot Topics in Respiratory Medicine. 2010; 5: 7-11.
  • Camiciottoli G, Bigazzi F, Paoletti M, Bartolucci M, Magni C, Cestelli L, Diciotti S, Mascalchi M, Pistolesi M. Clinical identification of CT-determined COPD phenotypes. European Respiratory Journal Supplement. 2010; 0-0.
  • Paoletti M, Camiciottoli G, Meoni E, Bigazzi F, Cestelli L, Pistolesi M, Marchesi C. Explorative data analysis techniques and unsupervised clustering methods to support clinical assessment of Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) phenotypes. Journal of Biomedical Informatics. 2009; 42(6): 1013-1021. Publisher: Academic Press.
  • Pistolesi M, Camiciottoli G, Paoletti M, Marmai C, Lavorini F, Meoni E, Marchesi C, Giuntini C. Identification of a predominant COPD phenotype in clinical practice. Respiratory Medicine. 2008; 102(3): 367-376. Publisher: WB Saunders.
  • Galeotti L, Paoletti M, Vannucci A, Diciotti S, Carradori M, Pistolesi M, Marchesi C. Technology to assist the sick, the elderly and people with disabilities. ERCIM News. 2007; 69: 55-56.
  • Paoletti M, Galeotti L. CMarchesi Building a bridge for communication between patients family doctors and specialist. Eur. Res. Consort. Infor. Math. 2005; 61: 45-46.

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