In occasione del 54° Congresso nazionale Simfer, svoltosi a Torino, Levent Özcakar, docente di Medicina fisica e riabilitativa all'Università Hacettepe di Ankara e presidente eletto dell'Isprm, ha tenuto una lezione magistrale incentrata sulla sarcopenia, considerata una delle principali problematiche sanitarie connesse all'invecchiamento demografico.
Nel corso della relazione intitolata "Sarcopenia, PRM and AI things: the SARCO studies", introdotta da Franco Franchignoni, Özcakar ha spiegato come la sarcopenia debba essere considerata una condizione neuromuscoloscheletrica complessa, in cui intervengono sistema nervoso, forza, potenza muscolare e funzionalità, superando la sola definizione di perdita di massa muscolare legata all'età. Il fisiatra ha ricordato che la gestione di questo quadro clinico richiede un crescente impegno da parte degli specialisti del settore, principio che ha guidato la nascita del gruppo internazionale iSarcoPRM in seno all'Isprm.
L'algoritmo iSarcoPRM e la valutazione ecografica
Il modello diagnostico sviluppato dal gruppo valorizza l'analisi funzionale e l'ecografia dei muscoli anteriori della coscia. Secondo quanto esposto da Özcakar, l'approccio supera i limiti dei parametri diagnostici tradizionali, incentrati prevalentemente sulla massa muscolare totale e sulla forza di presa della mano. L'ecografia consente l'osservazione diretta del tessuto muscolare, mentre la stima della potenza e della funzione motoria favorisce l'identificazione precoce del deterioramento neuromuscolare. Özcakar ha inoltre riferito che studi comparativi condotti da gruppi indipendenti hanno evidenziato esiti favorevoli per l'algoritmo iSarcoPRM rispetto ad altri sistemi, con particolare riferimento alla correlazione con gli esiti funzionali e l'autonomia nella deambulazione.
I dati dello studio SARCO X e le prospettive terapeutiche
L'integrazione con l'intelligenza artificiale mira a rendere queste procedure diagnostiche più snelle nella pratica clinica. Özcakar ha presentato i risultati dello studio SARCO X, che ha impiegato modelli di machine learning su un campione di circa 5.600 pazienti. L'elaborazione ha evidenziato la possibilità di ridurre del 38% la necessità di misurare la forza di presa e di circa il 50% il ricorso all'ecografia rispetto allo schema di partenza, personalizzando gli accertamenti in base ai fattori di rischio individuali senza compromettere l'accuratezza diagnostica.
Il gruppo iSarcoPRM intende ora definire un algoritmo terapeutico orientato all'esercizio terapeutico, al recupero della potenza muscolare e alla conservazione dell'autonomia funzionale. In chiusura, Özcakar ha ringraziato la Simfer e ha richiamato l'appuntamento scientifico di Milano nel 2028, sede dei congressi congiunti di Simfer, Esprm e Isprm, occasione in cui entrerà formalmente in carica come presidente della società internazionale.
