MODELLI PROGNOSTICI NELLA MALATTIA DI ALZHEIMER

Alzheimer's disease poses a complex challenge for prognosis due to its heterogeneous nature and the significant individual variability in clinical progression. In this thesis, a linear mixed effects model was developed to identify and analyze the most predictive biomarkers of disease progression. This approach enables a dynamic characterization of the course of Alzheimer's disease, providing detailed estimates of the factors influencing the rate of progression and the risk of transition from MCI to dementia.

La malattia di Alzheimer rappresenta una sfida complessa per la prognosi, data la sua natura eterogenea e la significativa variabilità individuale nella progressione clinica. In questa tesi è stato sviluppato un modello a effetti misti lineari finalizzato all’identificazione e all’analisi dei biomarcatori più predittivi dell’evoluzione della malattia. Tale approccio consente una caratterizzazione dinamica del decorso dell’Alzheimer, fornendo stime dettagliate sui fattori che influenzano la velocità di progressione e il rischio di transizione dall’MCI alla demenza.