Questo sito utilizza i cookie per fornire servizi.
Se decidi di continuare la navigazione consideriamo che accetti il loro uso.

  • Ricerca e formazione
  • Progetti
  • Progetti nazionali
  • GRIDCORE

GARR, Cosa realizziamo, Progetti

GRIDCORE

  • Il progetto GridCORE

    GRIDCORE GridCORE (GRID COgnitive REhabilitation) è un progetto per il supporto alla diagnosi e alla ricerca sulle malattie neurodegenerative.

    Il progetto utilizza un sistema a griglia per valutare se una riabilitazione, attraverso un allenamento giornaliero delle funzioni cognitive con un tablet (training TABCOG), sia in grado di modulare i ritmi elettroencefalografici in pazienti con malattie neurodegenerative.

    GridCORE parte dall’infrastruttura realizzata dal progetto europeo DECIDE, focalizzata su pazienti con malattia di Alzheimer e la estende anche ai pazienti con malattia di Parkinson.

    pdf Relazione sui risultati del progetto (507 KB)

    Partner del progetto

    Logo Consortium GARR
    Logo IRCCS San Raffaele Pisana
    Logo Università Cattolica del Sacro Cuore
    Logo Consorzio Multi-Ente per la promozione e l'adozione di Tecnologie di calcolo Avanzato

    In collaborazione con

    Università degli Studi di Roma - La Sapienza
  • I marcatori EEG

    Negli ultimi anni è stato ampiamente dimostrato che l'analisi quantitativa dei ritmi elettroencefalografici (EEG) nella condizione di riposo (occhi chiusi), fornirebbe un marcatore non invasivo, a basso costo e facile da eseguire per lo studio dell’invecchiamento fisiologico e patologico. Risultati interessanti sono stati ottenuti nello studio delle malattie di Alzheimer e Parkinson.

    Nel caso del progetto GridCORE ci si basa, in particolare, sui marcatori estratti dai tracciati EEG attraverso l'utilizzo di sofisticati algoritmi. Per l'estrazione e la valutazione di tali marcatori, GridCORE si avvale dell'infrastruttura realizzata dal progetto FP7 DECIDE, per la quale sono anche state realizzate nuove funzionalità nell'ambito di GridCORE.

  • Che cos'è il training cognitivo

    Il training cognitivo è una pratica di allenamento che ha l’obiettivo di migliorare le funzioni cognitive sia in pazienti con danno cerebrale dovuto a traumi o patologie cerebrovascolari sia in pazienti con malattie neurodegenerative quali Alzheimer e Parkinson.

    Diversi studi hanno dimostrato che il training cognitivo permette di rallentare il progressivo calo dell’efficienza cognitiva e di ridurre il rischio relativo di declino cognitivo e demenza in soggetti anziani sani.

    Negli ultimi anni, diversi studi hanno mostrato l’efficacia di questa pratica anche per i pazienti affetti da Alzheimer o con declino cognitivo lieve. I soggetti affetti da Alzheimer o da declino cognitivo lieve (mild cognitive impairment, MCI) sottoposti a training cognitivo erano caratterizzati da un miglioramento evidente in vari aspetti della funzione cognitiva come l’attenzione, la memoria, il ragionamento astratto, le funzioni esecutive e la velocità di elaborazione delle informazioni. Risultati analoghi si sono osservati anche per pazienti affetti da Parkinson, che presentavano un significativo e stabile miglioramento nella fluenza verbale, nella memoria e nelle funzioni esecutive dopo training cognitivo.

    GridCORE è partito da questa evidenza e ha realizzato dei compiti sperimentali per l’allenamento delle funzioni cognitive tramite l’utilizzo quotidiano di un tablet (training TABCOG) su piattaforma Android. Il progetto ha realizzato 8 diversi compiti (task) legati a diverse funzioni (visuo-spaziali, di attenzione, categorizzazione, memoria,...), la cui complessità può essere modulata in base alle indicazioni del personale di assistenza in modo da adattarsi alla tipologia di utente. Per le varie prove vengono calcolate accuratezza, tempo di reazione e variabilità temporale delle risposte corrette

    Come funziona

    Task 1: Funzioni visuo-motorie di baseTask 1: Funzioni visuo-motorie di base.

    Obiettivo: valutazione di funzioni sensori motorie di base implicate nell'esecuzione di compiti cognitivi.
    L’utente ha a disposizione un “tavolo virtuale” su cui compaiono, uno per volta, dei cubi, che il soggetto deve toccare il più velocemente possibile.

    Task 2: Pianificazione visuo-spazialeTask 2: Pianificazione visuo-spaziale.

    Obiettivo: valutazione di funzioni esecutive frontali
    In questo task, sul tavolo virtuale appare un numero variabile di cubi in ordine sparso e un modello di riferimento con i cubi disposti in un certo ordine spaziale (ad esempio disposti a torre o a triangolo). L’utente deve mettere i cubi nello stesso ordine del modello, che resta sotto i suoi occhi.

    Task 3: Pianificazione per categorieTask 3: Pianificazione per categorie.

    Obiettivo: valutazione di funzioni esecutive frontali.
    In questa prova, sul tavolo virtuale compare un certo numero di cubi di colori diversi in ordine sparso e un modello con gli stessi cubi disposti in linea orizzontale in un certo ordine cromatico. Il compito consiste nell’ordinare i cubi secondo il modello indicato, che resta sotto gli occhi dell’utente durante la prova.

    Task 4: Memoria a breve termineTask 4: Memoria a breve termine.

    Obiettivo: valutazione delle funzioni cerebrali per la memoria episodica a breve termine visuospaziale.
    Al centro del monitor compaiono un certo numero di cubi di uno stesso colore in un certo ordine spaziale (modello spaziale) per un certo tempo. Dopo alcuni secondi il modello scompare dal tavolo virtuale. Al centro del tavolo compaiono dei cubi di uno stesso colore in ordine sparso, che l’utente deve rimettere in ordine secondo il modello mostrato in precedenza.

    Task 5: Memoria a breve termine e categorizzazioneTask 5: Memoria a breve termine e categorizzazione.

    Obiettivo: valutazione di funzioni cerebrali per la memoria episodica a breve termine per categorie.
    Al centro del monitor compaiono un certo numero di cubi di colore diverso in un certo ordine cromatico (modello cromatico) per un certo tempo. Dopo alcuni secondi il modello scompare dal tavolo virtuale. Al centro del tavolo compaiono dei cubi di uno stesso colore in ordine sparso, che l’utente deve rimettere in ordine secondo il modello mostrato in precedenza.

    Task 6: Attenzione visuo-spazialeTask 6: Attenzione visuo-spaziale.

    Obiettivo: valutazione di funzioni cerebrali per l’attenzione visuospaziale.
    Al centro del tavolo virtuale compare una freccia rivolta verso il lato sinistro o destro del tavolo. Dopo un certo numero di secondi, un cubo appare sul lato indicato dalla freccia (trial spazialmente congruente) o sul lato opposto (trial spazialmente incongruente). L’utente deve toccare il cubo il più rapidamente possibile.

    Task 7: Attenzione per categorieTask 7: Attenzione per categorie.

    Obiettivo: valutazione di funzioni cerebrali per l’attenzione per categorie.
    Sul tavolo appaiono in ordine sparso un certo numero di cubi numerati in ordine crescente. Il soggetto deve accoppiare i numeri contigui (ad esempio 1-2, 3-4,...).

    Task 8: Attenzione per categorieTask 8: Attenzione per categorie.

    Obiettivo: valutazione di funzioni cerebrali per l’attenzione per categorie.
    Sul tavolo virtuale appaiono in ordine sparso alcuni cubi, una metà dei quali è numerata in ordine crescente e l’altra metà lettere in ordine alfabetico. L’utente deve creare coppie numero-lettera in ordine crescente (ad esempio 1-A, 2-B,...).

  • Il progetto DECIDE

    Il progetto DECIDE, attivo tra il 2010 e il 2013 nell’ambito del Programma FP7 ha realizzato un servizio per assistere il personale medico nella diagnosi precoce dell’Alzheimer.

    Coordinato da GARR e supportato dal Ministero della Salute, il progetto ha avuto come partner enti scientifici quali il CNR e il network europeo EADC (European Alzheimer Disease Consortium) che comprende 13 Paesi e annovera alcuni tra i più importanti centri di ricerca sulla malattia dell’Alzheimer, come il Centro per lo Studio delle Demenze dell’IRCCS Fatebenefratelli di Brescia e l'Università Vita-Salute San Raffaele di Milano.

    Dal punto di vista tecnologico, DECIDE è basato su alcuni ingredienti di alto livello: un’infrastruttura distribuita basata sulle risorse delle reti della ricerca e GÉANT, potenti risorse di calcolo, sofisticati algoritmi per l’elaborazione delle immagini diagnostiche e accesso a grandi basi di dati clinici in tutto il mondo.

  • Gli obiettivi

    Il progetto GridCORE proponeva di espandere alla malattia di Parkinson (PD) le funzioni dell’infrastruttura realizzata dal progetto europeo DECIDE (Diagnostic Enhancement of Confidence by an International Distributed Environment) per il supporto alla diagnosi e alla ricerca sull’Alzheimer (AD). L’infrastruttura è stata utilizzata per valutare la progressione della malattia nei pazienti e gli effetti della terapia di riabilitazione tramite training cognitivo su tablet (TABCOG) proposta dal progetto.

    Nello specifico, GridCORE ha valutato la “prova del concetto” che un allenamento delle funzioni cognitive tramite l’utilizzo quotidiano di una applicazione su tablet (training TABCOG per 15 giorni) fosse in grado di modificare in senso positivo end point quali le sorgenti corticali delta, teta ed alfa dei ritmi EEG nella condizione di riposo a occhi chiusi in pazienti AD/ADMCI e PD/PDMCI.

  • I prodotti della ricerca

    Sono stati realizzati i seguenti obiettivi:

    • implementazione dei compiti sperimentali per l’allenamento delle funzioni cognitive (training TABCOG) tramite l’utilizzo quotidiano di un comune tablet con sistema operativo Android;
    • modifica dell’infrastruttura DECIDE per permettere il caricamento, l’archiviazione e la visualizzazione dei dati comportamentali delle sessioni giornaliere del training provenienti dal tablet;
    • modifica dell’infrastruttura DECIDE per il caricamento, l’archiviazione, la visualizzazione e l’analisi di dati EEG registrati in due sessioni sperimentali (prima e dopo training cognitivo o esecuzione di compiti “sham”, attività che vengono assegnate al paziente ma non hanno alcun valore terapeutico, come ad esempio la visualizzazione di filmati sul tablet) su soggetti affetti da Alzheimer e Parkinson;
    • reclutamento e raccolta di dati in una popolazione di 30 pazienti affeti da Alzheimer e 30 pazienti affetti da Parkinson suddivisi in due sottogruppi, il primo dei quali seguiva il training cognitivo e il secondo la procedura SHAM;
    • analisi dei dati clinici, EEG e di prestazione cognitiva ai compiti svolti su tablet nei gruppi di soggetti affetti da Alzheimer e Parkinson per valutare l’ipotesi di lavoro con appropriati modelli statistici.
  • L’infrastruttura

    GridCORE è basato sull’infrastruttura DECIDE, un’infrastruttura ICT distribuita in grado di offrire supporto ai neurologi e alle diverse figure mediche coinvolte nella diagnosi e prognosi delle malattie neurodegenerative.

    In particolare, DECIDE è nata per fornire strumenti efficaci per determinare i marcatori clinici per la diagnosi precoce del morbo di Alzheimer. Infatti, essa permette, in primo luogo, di immagazzinare e condividere dati clinici e di neuroimmagini di diverse modalità (immagini di risonanza magnetica, MRI: topografia ad emissioni di positroni, PET; elettroencefalografia, EEG) in soggetti affetti da Alzheimer nella fase prodromica di declino cognitivo lieve e deficit di memoria (MCI) e iniziale demenza. Inoltre, è possibile eseguire diverse analisi su tali dati MRI, PET ed EEG che, combinati tra loro, possono fornire marcatori cerebrali di interesse per lo studio delle malattie di Alzheimer e Parkison.

    Il servizio offerto da DECIDE è stato disegnato in modo da essere compatibile con la routine clinica, quindi con particolare attenzione alla facilità di utilizzo, alla robustezza, all’elaborazione di dati in tempi ragionevolmente brevi, in linea con quelli di altri esami diagnostici. Particolare attenzione è stata inoltre dedicata alle questioni etiche e giuridiche connesse alla gestione, all’elaborazione ed alla distribuzione dei dati.

    Grazie al lavoro di GridCORE questi strumenti sono stati ora estesi anche al Parkinson.

  • Risultati del progetto - sintesi

    Nel corso del progetto è stata modificata l’infrastruttura DECIDE (link) per il caricamento, l’archiviazione, la visualizzazione e l’analisi di dati elettroencefalografici (EEG) registrati in successive sessioni sperimentali, per popolazioni di pazienti con malattia di Alzheimer (AD) e di Parkinson (PD). Inoltre, l’infrastruttura DECIDE è stata modificata per il caricamento, l’archiviazione e la visualizzazione delle prestazioni giornaliere ottenute dai pazienti che svolgono il training TABCOG su tablet. Tutte le informazioni relative ad un dato paziente rimangono disponibili all’interno della pagina dedicata a lui sull’infrastruttura DECIDE.

    Ecco i principali risultati:

    • Dai dati acquisiti durante il progetto, alla fine del periodo di training con TABCOG, si è osservato un incremento dell’accuratezza di esecuzione e una riduzione del tempo di risposta, statisticamente significativi, nelle prestazioni ottenute ad alcuni degli 8 compiti computerizzati per l’allenamento delle funzioni cognitive, per entrambe le popolazioni di soggetti (AD e PD).
    • Inoltre, il training TABCOG diminuiva l’attività delle sorgenti corticali delta dei ritmi EEG nei pazienti PD o nei pazienti con declino cognitivo lieve (mild cognitive impairment, MCI) dovuto al PD (PDMCI), tendendo a mitigare l’aumento patologico di ampiezza di tali sorgenti corticali che si osserva in questa condizione. Questo effetto benefico sulle sorgenti corticali delta era ben maggiore di quello osservato dopo procedure di controllo. Va notato che il training TABCOG non produceva alcun rilevante effetto sull’attività delle sorgenti corticali dei ritmi EEG nei pazienti AD o con MCI dovuto ad AD (ADMCI), suggerendo una specificità degli effetti di tale training sulla funzione cerebrale dei pazienti PD e PDMCI. Tale specificità potrebbe essere dovuta alla ben nota maggiore integrità dei sistemi colinergici in tali pazienti rispetto a quelli con AD o ADMCI. Si può ipotizzare che il training TABCOG stimoli una maggiore rilascio neuro-protettivo di acetilcolina a livello corticale da parte dei neuroni ancora attivi e che l’effetto sia amplificato nel caso di un contingente neuronale sufficiente, quale quello atteso nei pazienti con PD e PDMCI. Futuri studi di cross-validazione dovranno verificare l’ipotesi che gli effetti benefici del training TABCOG, sui pazienti PD e PDMCI, siano accompagnati ad un aumento dell’attività colinergica corticale rispecchiabile da registrazioni di tomografia ad emissione di positroni con ligandi radioattivi per recettori, trasportatori o enzimi di degrado dell’acetilcolina a livello cerebrale.

    I risultati del progetto GRIDCORE, quindi, forniscono una prima importante evidenza dell’effetto positivo di un allenamento delle funzioni cognitive tramite l’utilizzo quotidiano di una applicazione su tablet (training TABCOG), nei PD e PDMCI. Questi risultati incoraggiano un futuro studio di cross-validazione prima dell’uso clinico di questa procedura, gratuita e non invasiva, per mitigare il deterioramento dei meccanismi neurofisiologici oscillatori alla base delle fluttuazioni dell’arousal corticale e della vigilanza, dovuto a tale condizione patologica.

  • Partner del progetto

    Coordinatore di Progetto

    Claudio Babiloni, Ph.D.
    Professore Associato di Fisiologia
    Dipartimento di Fisiologia e Farmacologia "V. Erspamer"
    Università degli Studi di Roma "La Sapienza"
    P.le A. Moro 5, 00185, Roma
    tel/fax: +39 06 4991 0989/0917
    e-mail: Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

    Referenti delle istituzioni partner

    Consortium GARR
    Dott. Fulvio Galeazzi

    IRCCS San Raffaele Pisana di Roma
    Prof. Claudio Babiloni

    Università Cattolica del Sacro Cuore
    Prof. Paolo Maria Rossini

    COMETA
    Prof. Roberto Barbera

    Referente presso l'Università degli Studi di Roma "La Sapienza"

    Dipartimento di Fisiologia e Farmacologia "V. Erspamer"
    Dott.ssa Roberta Lizio

  • Approfondimenti

    Intervista al Prof. C. Babiloni, Coordinatore del progetto GridCORE

    Vedi gli altri video su GARR.tv


    Da GARRNews

    GridCORE: strumenti innovativi contro le malattie neurodegenerative