Studio multicentrico sulla prevalenza e sulle principali caratteristiche cliniche e biochimiche nei pazienti in dialisi paratiroidectomizzati in italia

Lo studio CAVE PTX ha lo scopo di valutare la reale prevalenza della paratiroidectomia nei pazienti dializzati in Italia, verificare l’aderenza ai targets ematochimici proposti dalle linee guida internazionali K/DOQI e ricercare la presenza di fratture vertebrali e calcificazioni vascolari. Al momento attuale riportiamo i dati preliminari sulla prevalenza e le caratteristiche cliniche generali dei pazienti finora arruolati. Il nostro studio ha ricevuto contributi da 149 centri dialisi italiani, su un totale di 670, pari al 22%. La popolazione dialitica dalla quale sono stati ottenuti i casi di paratiroidectomia è risultata pari a 12515 pazienti;l’87,7% dei pazienti effettuava l’emodialisi mentre il 12,3% la dialisi peritoneale. Cinquecentoventotto, pari al 4,22%, avevano effettuato un intervento di paratiroidectomia (4,5%emodializzati, 1,9% in dialisi peritoneale;p<0.001). Abbiamo considerato tre gruppi differenti di PTH: basso (<150 pg/ml), ottimale (150 -300 pg/ml) ed elevato (>300 pg/ml). I valori medi di PTH e calcemia sono risultati significativamente diversi (più alti) tra casi e controlli nei due gruppi con PTH basso (PTX = 40±39 vs controllo = 92±42 pg/ml; p<.0001) e PTH alto (PTX= 630 ± 417 vs controllo 577 ±331; p<.05). La percentuale di pazienti con PTH troppo basso è risultata più elevata nei pazienti chirurgici rispetto al resto della popolazione (64vs23%; p<0.0001), mentre la percentuale dei casi con PTH troppo alto è risultata significativamente più alta nel gruppo di controllo (38%vs19%; p<0.003). Il 61% dei casi assumeva vitamina D rispetto al 64 % dei controlli; l’88% vs 75% un chelante del fosforo ed il 13%vs 35% il calciomimentico. In conclusione, la paratiroidectomia ha una bassa prevalenza in Italia, i pazienti sono più spesso di sesso femminile, in emodialisi e con età relativamente giovane ma da più tempo in dialisi.

Serum anti-interferon alpha antibodies in chronic hepatitis C patients treated with pegylated interferon alpha containing therapy

The development of anti-IFNα antibodies is an occurrence described in chronic hepatitis C patients during treatment with Interferonα/PEG-Interferonα. However, its relevance, especially in difficult-to treat patients, has not been defined. Methods: We retrospectively measured the serum levels of anti-IFNα antibodies (baseline and week 12) and IFNα levels (week 12) by ELISA in 76 previous non-responders, and in 14 naive patients treated with Pegylated-IFNα and Ribavirin. A group of 57 healthy donors (HD) was also assessed as control. Positivity to anti-IFNα antibodies was established on the values of HD. Results: Baseline anti-IFNα antibodies were detected in 15.5% of patients and in 7% of HD, with significantly higher concentrations in patients than HD (181.5±389.9 vs 95.9±143.0 ng mL−1, p=0.0023). All positive patients were IFNα-experienced. At week 12, the prevalence of positivity increased to 22.3 and 28.5% in experienced and naïve patients, respectively, and the levels of anti-IFNα antibodies did not differ between the two groups (391±792.3 vs 384.7±662.6 ng mL−1, respectively). IFNα concentrations were significantly lower in antibody-positive patients than in antibody-negatives (988.2±1402 vs 3462±830.8 pg mL−1, p≤0.0001) and the levels of antibodies and IFNα were inversely correlated (r=-0.405, p=0.0001). The antibody-positive population clustered in null responders (67%) and 19/21 patients (90%) did not achieve SVR. Conclusions: The development of anti-IFNα antibodies is a non-negligible occurrence in patients treated with PEG-IFNα, is stable over time, and has a relevant clinical impact when associated with low levels of circulating PEG-IFNα. It should be considered in patients undergoing treatments including PEG-IFNα.

Computational Modelling of Cardiac Electrophysiology: from Cell to Bedside

Heart diseases are the leading cause of death worldwide, both for men and women. However, the ionic mechanisms underlying many cardiac arrhythmias and genetic disorders are not completely understood, thus leading to a limited efficacy of the current available therapies and leaving many open questions for cardiac electrophysiologists. On the other hand, experimental data availability is still a great issue in this field: most of the experiments are performed in vitro and/or using animal models (e.g. rabbit, dog and mouse), even when the final aim is to better understand the electrical behaviour of in vivo human heart either in physiological or pathological conditions. Computational modelling constitutes a primary tool in cardiac electrophysiology: in silico simulations, based on the available experimental data, may help to understand the electrical properties of the heart and the ionic mechanisms underlying a specific phenomenon. Once validated, mathematical models can be used for making predictions and testing hypotheses, thus suggesting potential therapeutic targets. This PhD thesis aims to apply computational cardiac modelling of human single cell action potential (AP) to three clinical scenarios, in order to gain new insights into the ionic mechanisms involved in the electrophysiological changes observed in vitro and/or in vivo. The first context is blood electrolyte variations, which may occur in patients due to different pathologies and/or therapies. In particular, we focused on extracellular Ca2+ and its effect on the AP duration (APD). The second context is haemodialysis (HD) therapy: in addition to blood electrolyte variations, patients undergo a lot of other different changes during HD, e.g. heart rate, cell volume, pH, and sympatho-vagal balance. The third context is human hypertrophic cardiomyopathy (HCM), a genetic disorder characterised by an increased arrhythmic risk, and still lacking a specific pharmacological treatment.

Terapia chirurgica dell'acalasia scompensata: prevalenza e fattori di rischio per lo sviluppo del carcinoma esofageo, risultati clinico-funzionali a lungo termine della chirurgia conservativa e dell'esofagectomia

La chirurgia conservativa o l’esofagectomia, possono essere indicate per il trattamento della disfagia nell’acalasia scompensata. L’esofagectomia è inoltre finalizzata alla prevenzione dello sviluppo del carcinoma esofageo. Gli obiettivi erano: a) definire prevalenza e fattori di rischio per il carcinoma epidermoidale; b) confrontare i risultati clinici e funzionali di Heller-Dor con pull-down della giunzione esofagogastrica (PD-HD) ed esofagectomia. I dati in analisi, ricavati da un database istituito nel 1973 e finalizzato alla ricerca prospettica, sono stati: a) le caratteristiche cliniche, radiologiche ed endoscopiche di 573 pazienti acalasici; b) il risultato oggettivo e la qualità della vita, definita mediante questionario SF-36, dopo intervento di PD-HD (29 pazienti) e dopo esofagectomia per acalasia scompensata o carcinoma (20 pazienti). Risultati: a) sono stati diagnosticati 17 carcinomi epidermoidali ed un carcinosarcoma (3.14%). Fattori di rischio sono risultati essere: il diametro esofageo (p<0.001), il ristagno esofageo (p<0.01) e la durata dei sintomi dell’acalasia (p<0.01). Secondo l’albero di classificazione, soltanto i pazienti con esito insufficiente del trattamento ai controlli clinico-strumentali ed acalasia sigmoidea presentavano un rischio di sviluppare il carcinoma squamocellulare del 52.9%. b) Non sono state riscontrate differenze statisticamente significative tra i pazienti sottoposti ad intervento conservativo e quelli trattati con esofagectomia per quanto concerne l’esito dell’intervento valutato mediante parametri oggettivi (p=0.515). L’analisi della qualità della vita non ha evidenziato differenze statisticamente significative per quanto concerne i domini GH, RP, PF e BP. Punteggi significativamente più elevati nei domini RE (p=0.012), VT (p<0.001), MH (p=0.001) e SF (p=0.014) sono stati calcolati per PD-HD rispetto alle esofagectomie. In conclusione, PD-HD determina una miglior qualità della vita, ed è pertanto la procedura di scelta per i pazienti con basso rischio di cancro. A coloro che abbiano già raggiunto i parametri di rischio, si offrirà l’esofagectomia o l'opzione conservativa seguita da protocolli di follow-up.

Machine learning per l'idrologia: applicazione del metodo random forests per la previsione degli eventi di piena fluviale con un approccio probabilistico

Le tecniche di Machine Learning sono molto utili in quanto consento di massimizzare l’utilizzo delle informazioni in tempo reale. Il metodo Random Forests può essere annoverato tra le tecniche di Machine Learning più recenti e performanti. Sfruttando le caratteristiche e le potenzialità di questo metodo, la presente tesi di dottorato affronta due casi di studio differenti; grazie ai quali è stato possibile elaborare due differenti modelli previsionali. Il primo caso di studio si è incentrato sui principali fiumi della regione Emilia-Romagna, caratterizzati da tempi di risposta molto brevi. La scelta di questi fiumi non è stata casuale: negli ultimi anni, infatti, in detti bacini si sono verificati diversi eventi di piena, in gran parte di tipo “flash flood”. Il secondo caso di studio riguarda le sezioni principali del fiume Po, dove il tempo di propagazione dell’onda di piena è maggiore rispetto ai corsi d’acqua del primo caso di studio analizzato. Partendo da una grande quantità di dati, il primo passo è stato selezionare e definire i dati in ingresso in funzione degli obiettivi da raggiungere, per entrambi i casi studio. Per l’elaborazione del modello relativo ai fiumi dell’Emilia-Romagna, sono stati presi in considerazione esclusivamente i dati osservati; a differenza del bacino del fiume Po in cui ai dati osservati sono stati affiancati anche i dati di previsione provenienti dalla catena modellistica Mike11 NAM/HD. Sfruttando una delle principali caratteristiche del metodo Random Forests, è stata stimata una probabilità di accadimento: questo aspetto è fondamentale sia nella fase tecnica che in fase decisionale per qualsiasi attività di intervento di protezione civile. L'elaborazione dei dati e i dati sviluppati sono stati effettuati in ambiente R. Al termine della fase di validazione, gli incoraggianti risultati ottenuti hanno permesso di inserire il modello sviluppato nel primo caso studio all’interno dell’architettura operativa di FEWS.