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Digital twin in cardiologia: un innovativo assistente virtuale per la prevenzione (… e la cura)

I digital twin (DT) rappresentano il cuore del singolo paziente come un sistema dinamico, in grado di aggiornarsi costantemente con nuove osservazioni.
Queste comprendono immagini, segnali, dati clinici e, sempre più spesso, flussi provenienti da dispositivi wearable.

In altre parole, il gemello digitale evolve nel tempo, integrando in modo continuo informazioni reali e modelli predittivi. Grazie a questo processo, fornisce una rappresentazione paziente-specifica del cuore umano in costante evoluzione.

L’obiettivo, tuttavia, non è meramente descrittivo. Il DT, inafatti,  consente di simulare scenari ex ante, testando in silico l’effetto di interventi diagnostici e terapeutici.
Inoltre, permette di quantificare l’incertezza associata alle diverse scelte cliniche, contribuendo così a decisioni più consapevoli.

Inoltre, dal punto di vista scientifico, la letteratura ha evidenziato come la combinazione di modelli meccanicistici multiscala — elettrofisiologia, meccanica e fluidodinamica — con metodi statistici e di intelligenza artificiale offra un equilibrio virtuoso, consentedo di fatto di mantenere la coerenza fisiopatologica e, al contempo, di introdurre adattività ai dati (Corral-Acero et al., 2020; Trayanova, 2024).

Di conseguenza, il digital twin non sostituisce il giudizio clinico, ma lo rende esplicito, tracciabile e discutibile. In questo modo favorisce un processo decisionale più trasparente, in linea con i principi della medicina di precisione.

Sul piano delle politiche della ricerca e dell’innovazione, l’Unione Europea ha promosso una visione integrata attraverso programmi come EDITH e Virtual Human Twins. In particolare, tali iniziative riflettono l’obiettivo di creare sinergie tra i diversi centri di competenza europei, favorendo una governance coordinata della ricerca digitale in ambito sanitario.
Queste iniziative, infatti, mirano a creare infrastrutture federate, repository condivisi e buone pratiche comuni per lo sviluppo dei gemelli digitali della salute.

Parallelamente, e in continuità con questa strategia europea), diversi progetti dedicati al device testing e alle tecnico in silico trials hanno dimostrato l’efficacia di pipeline riproducibili e verificabili.
Grazie a ciò, oggi è possibile supportare la progettazione preclinica di soluzioni cardiovascolari e, allo stesso tempo, consolidare procedure di validazione condivise con le autorità regolatorie.
In sintesi, queste esperienze dimostrano come la cooperazione scientifica europea possa accelerare l’adozione clinica di strumenti digitali affidabili e trasparenti.

Origini del concetto e prime implementazioni

L’idea del DT in cardiologia si sviluppa progressivamente nell’ambito del Virtual Physiological Human Institute, un’organizzazione internazionale senza scopo di lucro impegnata nell’integrazione di modelli d’organo e di sistema in rappresentazioni coerenti della fisiologia umana. Tali modelli possono essere utilizzati sia nella ricerca, sia nella pratica clinica, favorendo un approccio più predittivo e personalizzato alla medicina.

Un passaggio emblematico di questa evoluzione è rappresentato dal Living Heart Project, iniziativa che ha reso disponibile un simulatore elettro-meccanico a quattro camere capace di sostenere non solo attività di ricerca, ma anche processi di co-progettazione e valutazione di dispositivi medici.
Successivamente, i risultati ottenuti hanno dimostrato come un “cuore virtuale” integrato potesse fungere da piattaforma di studio per la funzione cardiaca e le interazioni con protesi e terapie.
Di conseguenza, il progetto ha agito come un vero catalizzatore culturale e metodologico, spianando la strada al concetto di digital evidence e aprendo nuove prospettive per la cardiologia computazionale.

Di più, parallelamente, l’elettrofisiologia computazionale ha introdotto approcci paziente-specifici per comprendere e trattare aritmie complesse. Tra questi approcci, il lavoro di Boyle sulla pianificazione personalizzata dell’ablazione nella fibrillazione atriale persistente, pur senza usare il lessico “digital twin”, incarna la logica di un modello individualizzato che guida scelte procedurali. Negli anni successivi, review e position paper hanno consolidato i progressi, mostrando un percorso che dall’atrio si è esteso ai ventricoli, con l’obiettivo di predire substrati e circuiti di tachicardia, selezionando a priori le strategie di ablazione più promettenti (Trayanova, 2024; Bhagirath et al., 2024).

Inoltre, nel campo della cardiopatia ischemica, la fisiologia coronarica virtuale basata su CCTA-FFR-CT ha rappresentato il primo esempio ampiamente validato e implementato di valutazione paziente-specifica di un indicatore funzionale ottenuto mediante simulazione computazionale.
Il National Institute for Health and Care Excellence (NICE) del Regno Unito ne ha riconosciuto il valore clinico ed economico, inserendolo nelle proprie linee guida pubblicate nel 2017 e successivamente aggiornate nel 2021, a conferma della sua efficacia nel migliorare l’appropriatezza diagnostica e l’efficienza dei percorsi coronarici.

Dal dato al gemello digitale (DT)

Il DT cardiaco è il prodotto di una catena che coniuga acquisizione, modellazione e validazione. L’iter tipico parte dall’imaging (CCTA o MRI) e dalla segmentazione delle camere e dei vasi, prosegue con la definizione dell’architettura delle fibre e l’annotazione di cicatrici/fibrosi, quindi calibra i parametri su segnali clinici (ECG, Holter, mappaggi).

A livello modellistico e di simulazione, l’elettrofisiologia è descritta da equazioni di reazione-diffusione accoppiate a modelli ionici; la meccanica da leggi costitutive anisotrope; la fluidodinamica da schemi CFD. L’accoppiamento elettro-meccanico e, ove necessario, emodinamico, consente valutazioni integrate in context of use specifici.

Le pipeline moderne sono ibride e integrano IA per accelerare segmentazione, inferenza di parametri iniziali e costruzione di surrogates utili a esplorazioni rapide, mantenendo struttura meccanicistica ed explainability.

Un elemento trasversale, decisivo per l’adozione, è la credibilità del modello. Secondo ASME V&V 40 e la guida FDA (2023), essa si dimostra con un credibility plan proporzionato al rischio decisionale, che chiarisca contesto d’uso, verifiche numeriche, validazioni contro dati indipendenti e quantificazione dell’incertezza.

Evidenze scientifiche e stato dell’arte

Le evidenze in elettrofisiologia indicano che gemelli personalizzati possono riprodurre la propagazione elettrica e identificare substrati critici in aritmie ventricolari e atriali, offrendo un vantaggio nella pianificazione di ablazioni mirate. I segnali sono incoraggianti, pur richiedendo trial comparativi su hard endpoints per consolidare l’impatto clinico (Trayanova, 2024; Bhagirath et al., 2024).

In coronaropatia, l’esperienza FFR-CT dimostra che una misura simulata può integrarsi stabilmente nel percorso diagnostico, migliorando appropriatezza e costi (NICE, 2017/2021). Inoltre, nel device testing, ambienti in silico europei hanno standardizzato procedure e criteri, favorendo il riconoscimento regolatorio della digital evidence.

Adozione del DT: molte le dimensioni da valutare

Sul piano economico-organizzativo, l’adozione dei DT va valutata con strumenti che consentono di valutarne valore clinico, costi e impatti organizzativi con i metodi della Health Technology Assessment (HTA). 

L’esperienza del Servizio Sanitario Nazionale del Regno Unito (NHS) indica che l’impiego della riserva frazionale di flusso calcolata su tomografia computerizzata coronarica (FFR-CT) consente risparmi per paziente e migliora l’appropriatezza nell’invio alle procedure invasive. In elettrofisiologia (EP) i benefici attesi comprendono tempi procedurali più brevi e minori rientri ospedalieri; tali vantaggi richiedono tuttavia conferma mediante studi pragmatici condotti nella pratica clinica.

In ambito etico, il gemello richiede tutele robuste su privacy, consenso dinamico, spiegabilità ed equità. L’AI Act inquadra i sistemi clinici come ad alto rischio e impone gestione del rischio, governance dei dati, robustezza e supervisione umana; tali obblighi si applicano anche ai DT ibridi impiegati come software as a medical device. La riflessione EMA spinge verso un approccio human-centric che coniughi innovazione e responsabilità. 

Inoltre, la dimensione formativa è cruciale: curricula per cardiologi e tecnici devono includere modellistica di base, principi di V&V, interpretazione dell’incertezza e lettura di report dei gemelli. Questo perché servono figure ponte in grado di tradurre bisogni clinici in specifiche computazionali e di orchestrare team multidisciplinari.

Di contro, sul piano normativo, lo standard ASME V&V 40 fornisce un lessico condiviso e un metodo per pianificare la credibilità; la guida FDA 2023 ne rende operativa l’applicazione nelle sottomissioni. In Europa, l’AI Act—con applicazione progressiva—e l’integrazione con MDR/IVDR orientano marcatura, vigilanza e post-market monitoring.

Infine, considerando l’aspetto sociale, l’impatto dipende dalla capacità dei DT di essere inclusivi e rappresentativi. La partecipazione di pazienti e associazioni alla definizione dei use-case e delle metriche di esito è decisiva per pertinenza e accettabilità.

Innovazioni e tendenze

Tre linee guideranno il prossimo ciclo di innovazione. La prima è la convergenza fra DT e dispositivi wearable, che abilita allerta precoce e gestione dinamica attraverso flussi continui di dati.

La seconda, concerne l’integrazione multi-organo , ad esempio cuore-rene o cuore-polmone, per rappresentare interazioni patologiche complesse e valutare implicazioni sistemiche di interventi locali.

Infine, la terza è l’uso di surrogate models basati su IA per ridurre tempi computazionali e abilitare simulazioni near real-time in ambito clinico, mantenendo interpretabilità e coerenza fisiopatologica.

Implicazioni cliniche e prospettive

In elettrofisiologia, la pianificazione supportata da DT è candidata a diventare standard nei centri ad alto volume, con attese di riduzione dei tempi di mappaggio, maggiore precisione dei target e potenziale diminuzione delle recidive. In coronaropatia, la naturale evoluzione della FFR-CT è l’integrazione con punteggi di rischio per stimare il beneficio individuale della rivascolarizzazione e supportare uno stent planning personalizzato, anche tramite scenari “what-if” post-stenting. Nell’area strutturale, DT emodinamici possono affinare sizing e device-patient matching in TAVI e riparazioni mitraliche, riducendo complicanze correlate a scelta e posizionamento.

Nella gestione cronica e nella prevenzione, i DT “leggeri” possono servire come sistemi di previsione dinamica collegati a riabilitazione, aderenza terapeutica e coaching comportamentale.

In ogni caso, la loro efficacia richiederà metriche di outcome allargate che includano aderenza, uso di risorse, soddisfazione del paziente e riduzione del carico per i caregiver. In termini di rimborso e adozione, saranno decisivi trial pragmatici e valutazioni HTA in contesti reali, sostenuti da piani di evidenza e sorveglianza post-market coerenti con AI Act e standard V&V.

Conclusione: innovazione e interdisciplinarità nella prevenzione cardiovascolare

I DT rappresentano un nuovo modo di pensare la medicina cardiovascolare, spostando l’attenzione dall’osservazione dell’evento alla sua anticipazione tramite scenari controfattuali testati in silico. La loro forza è intrinsecamente interdisciplinare: cardiologia, ingegneria, scienze computazionali ed etica concorrono a trasformare dati in conoscenza azionabile.

In prevenzione, ciò si traduce in traiettorie di rischio dinamiche, interventi tempestivi e percorsi personalizzati. Perché la promessa diventi pratica, servono modelli credibili e trasparenti, formazione congiunta, governance dei dati centrata sulla persona e un quadro regolatorio chiaro. L’innovazione, così intesa, non è uno slogan, ma un patto metodologico per ridurre il carico globale delle malattie cardiovascolari.

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