A physiologically-based pharmacokinetic model to improve and extend the clinical administration of drugs to patients with impaired renal function.
Besides the research activity, Giuseppe has been the tutor of Chemical Engineering courses “Strumentazione E Controllo Di Impianti Chimici†and “Process Systems Engineering†(how not to mention his acclaimed “PSE-Game�) from 2018 to 2021, making himself unanimously appreciated by his students for his human qualities, especially kindness and availability.
We wish you the best for your career, Giuseppe!
]]>His research will focus on the «Green production of base chemicals» in collaboration with Casale SA, a Swiss company specialized in the technologies and know-how for the production of base chemicals. As part of his research, he will focus on the decarbonization of the production of base chemicals such as ammonia, methanol, nitrates. The project represents an important step to reduce the carbon footprint of the chemical industry and contribute to reach the Paris Climate Accords.
In addition to the research activity at PSE-Lab, Andrea is collaborating as assisting tutor for the “Process Systems Engineering†(Master Course) at Politecnico di Milano.
]]>Analisi quotidiana prodotta a valle dei dati pubblicati ogni sera (dopo le 17:00) dal Ministero della Salute.
I modelli utilizzati per analizzare la dinamica evolutiva dei dati reali e prevedere l’andamento futuro si basano sui soli trend storici. In altre parole non sono modelli epidemiologici (e.g., SIR, SEIR).


Ulteriore materiale esplicativo è disponibile sia qui che qui
Il Report relativo alle vaccinazioni Anti-Covid in Italia è viceversa disponibile al seguente link.
Animazione 3D che descrive la dinamica evolutiva di Decessi-Pazienti ospedalizzati-Casi totali nel corso della seconda ondata. Aggiornato al 31 Dicembre 2020.
Chiave di lettura della animazione 3D: più i “vermetti†delle singole regioni restano vicino allâ€
origine (rombo azzurro chiaro) e volando a bassa quota rimangono il più vicino possibile al tappeto verde chiaro o addirittura entrano al suo interno meglio è.
Animazione che descrive la dinamica evolutiva dei decessi rispetto al totale di pazienti ospedalizzati nel corso di tutta la pandemia (prima e seconda ondata comprese). Aggiornato al 25 Dicembre 2020.
Confronto parallelo tra prima ondata (dal 24-Feb) e seconda ondata (dal 7-Oct) per decessi rispetto al totale di pazienti ospedalizzati. Analisi dei primi 80 giorni per ogni ondata. Aggiornato al 25 Dicembre 2020.
Desidero ringraziare personalmente i primari e dottori di Anestesia e Rianimazione della Lombardia e delle altre regioni d’Italia nonché gli intensivisti e i chirurghi che mi hanno supportato ed aiutato a comprendere la complessità del fenomeno. A loro va il mio completo ed incondizionato riconoscimento. I loro nomi sono: Dario Caldiroli, Enrico Storti, Piergiorgio Villani, Francesco Trotta, Giovanni Mistraletti. Un ringraziamento particolare va al dott. Edoardo De Robertis primario di Anestesiologia e Rianimazione dell’ospedale di Perugia che mi ha messo in contatto con l’ESA (European Society of Anaesthesiology). Ulteriori dettagli sono disponibili nella prima short communication e nella seconda short communication pubblicate dall’ESA e nel materiale aggiuntivo.
(© Davide Manca)
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Bollettino del 15 Giugno 2020 (giorno #115)
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Bollettino del 13 Giugno 2020 (giorno #113)
Bollettino del 12 Giugno 2020 (giorno #112)
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Bollettino del 22 Aprile 2020 (giorno #61)
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Bollettino del 16 Aprile 2020 (giorno #55)
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Bollettino del 30 Marzo 2020 (giorno #38)
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Bollettino del 18 Marzo 2020 (giorno #26)
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]]>
E’ possibile visualizzare il Report quotidiano non appena viene preparato iscrivendosi al seguente Canale pubblico di Telegram
In alternativa è possibile contattare direttamente Davide Manca al 328 5690430 per essere inseriti nella lista WhatsApp di distribuzione quotidiana del BollettinoIl Bollettino di analisi dati della pandemia è viceversa disponibile al seguente link.
Desidero ringraziare personalmente il dott. PierAlbino Colombo per il supporto informatico e OnData su GitHub per avere inizialmente messo a disposizione i dati ufficiali che altrimenti non erano fruibili a livello programmativo.
(© Davide Manca)
Il Report del 19 Gennaio 2021 non è disponibile in quanto è stata modificata la fonte dei dati grezzi cui attinge
Gli articoli e servizi realizzati si sono concentrati in particolare sul Bollettino della pandemia Covid-19, rilasciato quotidianamente da Marzo 2020, su due report realizzati per la European Society of Anaesthesiology (ESA) e sul Report vaccini pubblicato quotidianamente da inizio 2021.
Italia
Estero
The paper models for prediction purposes, monitoring, and early warning detection the Covid-19 pandemic. It is published in “Computers and Chemical Engineering” an Elsevier journal:
DOI:Â https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2020.106945
The different stages of Covid-19 pandemic can be described by two key-variables: ICU patients and deaths in hospitals. We propose simple models that can be used by medical doctors and decision makers to predict the trends on both short-term and long-term horizons. Daily updates of the models with real data allow forecasting some key indicators for decision-making (an Excel file in the Supplemental material allows computing them). These are beds allocation, residence time, doubling time, rate of renewal, maximum daily rate of change (positive/negative), halfway points, maximum plateaus, asymptotic conditions, and dates and time intervals when some key thresholds are overtaken. Doubling time of ICU beds for Covid-19 emergency can be as low as 2-3 days at the outbreak of the pandemic. The models allow identifying the possible departure of the phenomenon from the predicted trend and thus can play the role of early warning systems and describe further outbreaks.
Keywords:Â Covid-19; ICU patients; deaths; emergency planning; resource allocation; ICU beds prediction.
You can take advantage of a 50-day period to download the paper for free till August 9th, 2020.
]]>Il video si basa sulla elaborazione quotidiana dei dati forniti dal Dipartimento della Protezione Civile relativi ai pazienti in terapia intensiva e ai decessi dovuti alla pandemia Covid-19 sia su base nazionale che regionale (Lombardia). Tale elaborazione produce un Bollettino che viene pubblicato giornalmente sempre dal PSE-Lab del Politecnico di Milano.
Ulteriori dettagli sono disponibili presso i seguenti collegamenti: link1, link2.
]]>and
Davide MancaÂ
The communications are written for anesthesiologists and resuscitation doctors and reports a number of hints and recommended actions for the Covid-19 emergency planning.
The reports take just three and six minutes of reading and are written in plain English with no Mathematics. Supplemental materials are also available here and here. They show qualitatively and quantitatively the time evolution (i.e. dynamics) of the phenomenon (the number of ICU patients and deaths due to Covid-19 both in Italy and in Lombardy).
ICU (Intensive Care Unit) patients and the number of ICU beds for Covid-19 emergency are of utmost importance in this very critical moment. Hospitals have to dynamically adapt to the tsunami wave of patients requiring different levels of treatment up to intensive care (and sub-intensive care). The reallocation of hospital wards to Covid-19 treatment has to happen fast, in a matter of days. Every day counts.
Understanding the dynamics of the number of deaths respect to ICU patients allows understanding the time delay between them and explaining why social-distancing measures should cover a rather long time interval to show their efficacy.
I want to personally thank all the Anesthetists and Resuscitation doctors of Lombardia and Italy together with intensive care experts and surgeons who helped me in understanding the complexity of the phenomenon. They deserve the wholehearted appreciation of all of us. These heroes are Dario Caldiroli, Enrico Storti, Piergiorgio Villani, Francesco Trotta, Giovanni Mistraletti. Special thanks go to Edoardo De Robertis who put me in contact with ESA. See the short communication for further details on their affiliation.
]]>We carried out a long-time and in-depth research on model-based control tools for automated anesthesia in operative rooms which took to the following article on “Biomedical Signal Processing and Control” of Elsevier:
DOI:Â https://doi.org/10.1016/j.bspc.2019.04.030
The application of closed-loop control systems in biomedicine unlocks prospects for optimized drug delivery based on the measurement of patientsâ€
physiological variables. However, inter-individual variability and narrow therapeutic indexes are issues that must be carefully considered. We propose an in silico study of a model-based controller of anesthesia and analgesia with propofol and remifentanil, based on bispectral index (BIS) and mean arterial pressure (MAP) measurements. A physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) model, combined with a suitable pharmacodynamic model, allows describing and differentiating the dose-effect dependency for the virtual patients. The controller delivers a safe and fast induction of anesthesia, with mean rise times below 3 min and controlled variables within the clinical safe ranges. The PBPK model allows gaining complementary information about the dynamics of the drugs absorption, distribution, metabolism, and elimination in the body. Special attention is devoted to simulate realistic intraoperative surgical stimuli and noise on the controlled variables. The controller successfully rejects disturbances on BIS and MAP related to nociceptive stimuli (e.g., intubation and incision) via a robust control action, and is not diverted by noise.
Keywords: model-based control; anesthesia; analgesia; pharmacokinetics; pharmacodynamics; simulation; propofol; remifentanil
You can take advantage of a 50-day period to download the paper for free till July 3rd, 2019.
]]>The joint efforts of medical doctors and engineers took to the publication of a new paper on “Clinical Endocrinology” of Wiley:
DOI:Â https://doi.org/10.1111/cen.13993
Background and objectives: Critically ill patients present reduced endogenous melatonin blood levels, and they might benefit from its exogenous supplementation. The aim of this research was to evaluate the feasibility of different routes of administration and drug formulations of melatonin. The efficiency of absorption was assessed as well as the adequacy in achieving and maintaining the physiological nocturnal blood peak.
Methods: Twentyâ€one highâ€risk critically ill patients were randomly assigned to receive melatonin either: (a) per os, as a standard tablet (STâ€OS), (b) per os, as a suspension in solid lipid nanoparticles (SLNâ€OS) or c) transdermal (TD), by applying a jellified melatonin microemulsion (μE) on the skin (μEâ€TD). SLNâ€OS and μEâ€TD were lipidâ€based colloidal systems. The endogenous melatonin blood values were observed for 24 hours; subsequently, melatonin 3 mg was administered and pharmacokinetics was studied for 24 hours further.
Results: In both groups that received STâ€OS and SLNâ€OS, the median timeâ€toâ€peak blood concentration was 0.5 hours; however, the area under the curve (AUC) after administration of SLNâ€OS was significantly higher than after STâ€OS (157386 [65732â€193653]vs 44441 [22319â€90705] pg/mL*hours,P = 0.048).μEâ€TD presented a delayed timeâ€toâ€peak blood concentration (4 hours), a lower bioavailability (AUC: 3142 [1344â€14573] pg/mL*hours) and reached pharmacological peak concentration (388 [132â€1583] pg/mL).
Conclusions: SLNâ€melatonin enterally administered offers favourable pharmacokinetics in critically ill patients, with higher bioavailability with respect to the standard formulation;μEâ€TD provided effective pharmacological blood levels, with a timeâ€conâ€centration profile more similar to the physiological melatonin pattern.
Keywords:Â critically ill patients, lipid nanovector encapsulation, melatonin, microemulsion, transdermal absorption
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La trasmissione Smart City di Radio 24 ha ospitato il PSE-Lab per parlare di CLARA il robot automatizzato per il controllo dell’anestesia ad anello chiuso.
Il conduttore della trasmissione Maurizio Melis ci ha intervistato per capire come CLARA possa modificare lo stato attuale dell’anestesia generale in sala operatoria aggiungendo un controllo predittivo basato su modello che adotti come variabili controllate i parametri fisiologici del paziente quali battito cardiaco, pressione arteriosa e segnale elettroencefalografico.
CLARA è in grado di dosare la somministrazione endovenosa di anestetico ed analgesico in modo continuo adottando un algoritmo di ottimizzazione che prevede la risposta del paziente in funzione delle sue specifiche caratteristiche: genere, peso, altezza, età , disfunzioni epatica e renale.
Il cuore pulsante di CLARA è costituito da tre elementi distintivi:
1) modello farmacocinetico personalizzato che descrive la dinamica di distribuzione di anestetico ed analgesico nei tessuti ed organi del paziente
2)Â modello farmacodinamico che descrive l’evoluzione dell’effetto del farmaco sugli organi target della somministrazione
3) controllo ad anello chiuso multivariabile predittivo basato su modello
Clicca qui per ascoltare il podcast della trasmissione.
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Application of automated control devices in biomedicine is still emergent, but very promising. Currently, anesthesiologists set an initial dose of analgesic/anesthetic for surgical interventions according to their experience and standard protocols, and then make adjustments after patients’ observation. This approach to anesthesia can lead to intermittent and irregular control actions.
Conversely, automation of anesthesia induction and maintenance holds the promise of providing safer and more stable infusion rate trajectories, with the advantages of relying on the on-line measure of the physiological variables that reflect the patients’ state and allow reducing anesthesiologists workload.
We are developing a model-based controller of anesthesia with two of the most widely employed drugs in anesthesia.
]]>The interested readers can download the PSE-Lab version.
DOI:Â https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2018.03.008
Abstract
There is a significant hype in the medical sector for the transdermal administration of drugs as it allows achieving a combination of multiple advantages: non-invasive procedure, pain avoidance, no first-pass hepatic metabolism, and induction of sustained plasma levels. This paper proposes a model for the study and prediction of drug transport through skin and the following distribution to human body. This is achieved by an innovative combination of the physiologically-based compartmental approach with Fickâ€
s laws of diffusion. The skin model features three strata: stratum corneum, viable epidermis, and dermis, which have a major impact on the absorption, distribution, and metabolism of transdermal drugs. The combined model accounts for skin transport via diffusion equations, and absorption and distribution in the rest of the body (i.e. organs/tissues) via material balances on homogeneous compartments. Experimental data of transdermal melatonin allow validation. Main applications are optimization of the dosage and study of skin transport.
Juan Pablo Gutierrez is a Chemical Engineer and was awarded a Ph.D. in Chemical Engineering. Coming from Argentina, Juan joined the PSE-Lab in September 2017, promoted by the ERASMUS Sustaint-T Program of the European Commission. The aim of his stay is to evaluate the potential of CO2 Enhanced Oil Recovery (CO2 EOR) to be implemented in his home country. His analysis takes into consideration the three pillars of sustainability.
His research background includes Process engineering, natural gas, and oil technologies. Modeling, conceptual design, optimization, and control of natural gas conditioning processes. Design and economical evaluation of projects, CO2 EOR projects.
Besides the research activity at PSE-Lab, Juan is collaborating as a tutor for the labs of “Dynamics and control of chemical processes”, for Master students of Chemical Engineering.
]]>The universal link is:Â http://dx.doi.org/10.1016/j.jtbi.2017.06.028
This work proposes an application of a minimal complexity physiologically based pharmacokinetic model to predict tramadol concentration vs time profiles in horses. Tramadol is an opioid analgesic also used for veterinary treatments. Researchers and medical doctors can profit from the application of mathematical models as supporting tools to optimize the pharmacological treatment of animal species. The proposed model is based on physiology but adopts the minimal compartmental architecture necessary to describe the experimental data. The model features a system of ordinary differential equations, where most of the model parameters are either assigned or individualized for a given horse, using literature data and correlations. Conversely, residual parameters, whose value is unknown, are regressed exploiting experimental data.
The model proved capable of simulating pharmacokinetic profiles with accuracy. In addition, it provides further insights on un-observable tramadol data, as for instance tramadol concentration in the liver or hepatic metabolism and renal excretion extent.
PBPK model; QSP; Tramadol; Horse; Analgesia.
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