Uno studio innovativo coordinato dal prof. Antonino Tuttolomondo, responsabile del gruppo di ricerca cardio e cerebrovascolare del Dipartimento Promozione della Salute, Materno-Infantile, di Medicina e Interna e Specialistica di Eccellenza “G. D’Alessandro” – PROMISE dell’Università degli Studi di Palermo e Direttore dell’Unità Operativa di Medicina Interna e Stroke Care del Policlinico “Paolo Giaccone”, ha utilizzato avanzati algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare l’impatto di due differenti terapie anticoagulanti — NOACs e VKAs — sul declino cognitivo in pazienti anziani con fibrillazione atriale.

Lo studio, dal titolo “The Impact of NOACS versus VKAS on Absolute and Relative Cognitive Function Decline Over Time: A Machine Learning Approach”, è stato pubblicato online su Thrombosis and Haemostasis una delle riviste scientifiche internazionali di maggiore prestigio nel campo dell’emostasi e della trombosi.

«I risultati – spiega il prof. Tuttolomondo – hanno mostrato come l’uso di NOACs, anticoagulanti orali diretti di nuova generazione, sia associato a un rischio significativamente ridotto di declino cognitivo rispetto ai VKAs, individuando il tipo di anticoagulante come il fattore predittivo più influente. Questi dati aprono nuove prospettive nella personalizzazione delle terapie per una popolazione fragile e ad alto rischio».

Il lavoro, firmato come primi autori, tra gli altri, dal dott. Sergio Ferrantelli (Università degli Studi di Palermo), dal dott. Mario Daidone (Ricercatore in Medicina Interna, Università degli Studi di Palermo) è stato condotto in collaborazione con altri gruppi di ricerca dell’Università Magna Graecia di Catanzaro e Roma La Sapienza.

«Lo studio – conclude il prof. Tuttolomondo – testimonia l’impegno del gruppo di ricerca del gruppo della Medicina Interna con Stroke Care del Dipartimento ProMISE dell’Università di Palermo e della AOUP “P. Giaccone” nel campo delle malattie cardiovascolari e cerebrovascolari e nell’applicazione dell’intelligenza artificiale alla pratica clinica, contribuendo a una medicina sempre più predittiva e personalizzata».