Il progetto DORIAN GRAY si propone di esplorare e comprendere il legame tra MalattieCardiovascolari (CVD) e DeclinoCognitivo Lieve (MCI) nella popolazione anziana.
L’obiettivo principale è sviluppare interventi precoci, personalizzati e scalabili per rallentare la progressione del declino cognitivo nei pazienti cardiovascolari.
In linea con il piano strategico Horizon Europe sulla prevenzione delle malattie croniche non trasmissibili, il progetto mira a:

• Progettare un’intervento multidominio per ritardare l’evoluzione dell’MCI legato a CVD
• Sviluppare soluzioni digitali avanzate per migliorare l’aderenza agli interventi

Il progetto coinvolge 25 partner europei tra università, ospedali, centri di ricerca e imprese tecnologiche, con competenze multidisciplinari in intelligenza artificiale, neurologia, cardiologia, scienze comportamentali e sanità digitale.

Approccio e Tecnologie

Il progetto integra tecnologie digitali, intelligenza artificiale e sistemi di monitoraggio per creare una piattaforma di prevenzione personalizzata, articolata in tre componenti principali:

1. Stratificazione del rischio con AI
   Sviluppo di modelli predittivi basati su biomarcatori, imaging clinico e dati real-world da dispositivi indossabili per identificare precocemente i segnali di MCI nei pazienti cardiovascolari.
2. Piattaforma PORTRAIT – Digital Twin
   Simulazione digitale della progressione della malattia su larga scala. Il gemello digitale consente di adattare gli interventi in tempo reale in base al profilo del paziente.
3. App MIRROR – Coaching Digitale e Exergame
   App mobile con avatar interattivo che propone giochi cognitivi e attività fisiche personalizzate (exergaming), per migliorare l’engagement e promuovere uno stile di vita sano e attivo.

Fasi di Sviluppo

• Fase pilota: test su piccola scala per valutare l’usabilità e l’engagement degli strumenti digitali
• Trial clinico: sperimentazione su larga scala per validare l’efficacia degli interventi su funzione cognitiva, qualità della vita e biomarcatori
• Integrazione futura: trasferimento delle soluzioni nei percorsi clinici e nelle strategie di prevenzione

Impatti Attesi

• Pazienti e caregiver: diagnosi precoce, empowerment e supporto comportamentale
• Operatori sanitari: strumenti decisionali basati su dati per una medicina personalizzata
• Ricerca e policy: evidenze scientifiche per la definizione di nuovi standard di prevenzione