Dati sanitari e ricerca clinica: elementi introduttivi

V.1 – 07/11/2025 Pag. 1 | 35 DATI SANITARI E RICERCA CLINICA: elementi introduttivi Laura Canavacci e Daniela Selisca Con approfondimenti di - Luisa De Stefano e Noemi Porrello - Stefano Dalmiani - Silvo Conticello V.1 – 07/11/2025 Pag. 2 | 35 Sommario Premessa ..................................................................................................................................................... 3 Introduzione ............................................................................................................................................... 4 Definizioni principali ................................................................................................................................... 6 Informazioni generali sullo studio ............................................................................................................. 8 Dati identificativi dello studio ............................................................................................................ 8 Ruoli privacy ....................................................................................................................................... 8 Trattamento dei dati ................................................................................................................................... 9 Raccolta dei dati ............................................................................................................................... 10 Persone che saranno coinvolte nello studio .................................................................................... 11 Categorie di dati ............................................................................................................................... 12 Le basi giuridiche per il trattamento dei dati personali .......................................................................... 12 Obblighi informativi verso coloro che partecipano alla ricerca e acquisizione del consenso informato delle persone interessate ......................................................................................................................... 14 Impossibilità ad acquisire il consenso informato .................................................................................... 15 Il coinvolgimento delle persone nella ricerca .......................................................................................... 18 Pseudonimizzazione e creazione della scheda di raccolta dati/ Case Report Form (CRF) ..................... 18 La CRF elettronica e la qualità dei dati ............................................................................................ 19 Analisi e conservazione dei dati ............................................................................................................... 20 Comunicazione o trasmissione dei dati ................................................................................................... 21 Conclusioni ................................................................................................................................................ 21 Approfondimenti ...................................................................................................................................... 23 L’impatto della digitalizzazione in ricerca clinica ............................................................................ 23 La condivisione dei dati sanitari in Italia: un pilastro per l'innovazione nella cura e nella ricerca ........................................................................................................................................................... 26 L’accesso a piattaforme di dati e database digitali ......................................................................... 32 V.1 – 07/11/2025 Pag. 3 | 35 Premessa Questo lavoro è frutto del progetto “THE - Tuscany Health Ecosystem” finanziato nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), Missione 4 “Istruzione e Ricerca” – Componente 2 “Dalla Ricerca all'Impresa” – Investimento 1.5, finanziato dall’Unione Europea – NextGenerationEU, a valere sull’Avviso pubblico del Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR) n. 3277 del 30.12.2021. Codice identificativo ECS00000017. In particolare, è stato svolto nell’ambito della Milestone M.5.4 - Creation and activities implementation of expert working groups on innovation tools frameworks, che è parte dello Spoke 5 Implementing innovation for healthcare and well-being. Il testo si propone come un’introduzione semplice e di carattere operativo alle questioni relative al trattamento dei dati sanitari nell’ambito della ricerca clinica. A presupposto della sua redazione vi è l’intento di fornire indicazioni utili affinché, sin dalla prima stesura di un progetto di ricerca all’interno di un protocollo clinico, vi sia contezza dei principi di base che regolano il trattamento lecito dei dati, sia dal punto di vista regolatorio che etico. La tematica dell’utilizzo dei dati in ambito di ricerca sanitaria e delle normative che lo regolano è tuttavia in continua evoluzione e questo testo è probabilmente destinato ad essere velocemente superato in alcune delle sue parti. Se ve ne sarà la possibilità, provvederemo ad aggiornarlo. All’avv. Filippo Castagna (referente Consorzio Metis quale Data Protection Officer di Regione Toscana, Azienda Ospedaliero Universitaria Pisana e Fondazione Toscana Gabriele Monasterio) e alla dott.ssa Maria Carmela Leo (Responsabile Segreteria Tecnico Scientifica del Comitato Etico Regione Toscana – Pediatrico) va un particolare ringraziamento per il loro consistente contributo, mirato anche ad armonizzare quanto esposto con l’impostazione promossa a livello regionale. Ringraziamo inoltre coloro che hanno contribuito a questo documento con i loro approfondimenti: dott. Silvo Conticello (Istituto di Fisiologia Clinica del CNR e Istituto per lo Studio, la Prevenzione e la Rete Oncologica), Stefano Dalmiani (Direttore Area BioIngegneria, Direttore BioInformatica Traslazionale ed eHealth, Fondazione Toscana Gabriele Monasterio), dott.ssa Luisa De Stefano (Patient Partnership Lead, Roche Pharma Italia), dott.ssa Noemi Porrello (Evidence Generation Lead, Roche Pharma Italia). Ringraziamo anche la dott.ssa Tommasina Iorno (UNIAMO Federazione Italiana Malattie Rare). In nessun modo, tuttavia, quanto scritto in questo lavoro esprime o rispecchia il pensiero degli esperti sopra citati, ma solo quello delle autrici. Hanno supportato i lavori anche le dott.sse Maria Raffaella Martina (Università di Firenze) e Roberta Mezzena (Fondazione Toscana Life Sciences), a cui siamo grate. Un ringraziamento particolare al dott. Francesco Mazzini (Fondazione Toscana Life Sciences) senza il cui supporto e contributo non sarebbe stato possibile raggiungere gli obiettivi del progetto. Settembre 2025 Daniela Selisca – Consiglio Nazionale delle Ricerche Laura Canavacci – Fondazione Toscana Life Sciences V.1 – 07/11/2025 Pag. 4 | 35 Introduzione I dati sanitari delle persone, sane o affette da malattia, sono una risorsa fondamentale per i processi clinici, scientifici e tecnologici che determinano innovazione e salute individuale e sociale. La gestione dei dati sanitari nella ricerca scientifica è tuttavia legata a profili di natura etica e giuridica che influiscono sulla determinazione e la prevenzione dei rischi diretti e indiretti correlati al loro utilizzo. Il rispetto delle indicazioni presenti nel Regolamento Europeo sulla Protezione dei dati personali e loro libera circolazione (GDPR) 1 , nel Codice Privacy Italiano 2 , nelle Good Clinical Practice (GCP) 3 e nella Dichiarazione di Helsinki 4 , costituiscono i riferimenti principali per garantire che la gestione dei dati di una qualsiasi ricerca in campo biomedico sia condotta nel rispetto degli standard normativi, scientifici, etici e di qualità. La tutela dei diritti delle persone e l’integrità della ricerca clinica sono infatti i due principi cardine su cui si basa il framework di governance della ricerca. Il tipo di dato sanitario raccolto per una ricerca, la modalità di raccolta e di analisi (ad esempio attraverso tecnologie digitali), nonché le caratteristiche di coloro che partecipano alla ricerca, sono fattori rilevanti del processo di valutazione e conduzione di uno studio clinico. I dati utilizzati nella ricerca clinica possono provenire da diverse fonti, ognuna con caratteristiche specifiche, come ad esempio: • Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR): registri digitali dei pazienti contenenti diagnosi, terapie ed esami di laboratorio; • Registri di Malattia: database specializzati che raccolgono informazioni su specifiche patologie (es. registri oncologici); • Studi Clinici: dati strutturati raccolti per studi clinici o in trial controllati considerati il gold standard per la ricerca; • Dati Amministrativi: informazioni provenienti dalla gestione dei servizi sanitari; • Dati di Biobanche: dati associati a campioni biologici, fondamentali anche per la ricerca genetica. Tali dati possono essere raccolti direttamente per finalità di ricerca, oppure essere acquisiti per finalità di diagnosi e cura (finalità primaria) e successivamente utilizzati per finalità di ricerca (uso secondario). Anche se tale riutilizzo è legittimato normativamente (art. 5 del GDPR “un ulteriore trattamento dei dati personali a fini di archiviazione nel pubblico interesse, di ricerca scientifica o storica o a fini statistici non è, conformemente all’articolo 89, paragrafo 1, considerato incompatibile con le finalità iniziali”), risulta cruciale, soprattutto in questi casi, definire un percorso e una gestione dei dati che consenta alle persone che partecipano alla ricerca, e mettono a disposizione i propri dati, di poter esercitare i propri diritti nel tempo. Infatti, nonostante il GDPR ritenga lecito, ai sensi dell’art. 9 par. 2 lett. h), il trattamento primario di cura se “necessario per finalità di medicina preventiva o di medicina del lavoro, valutazione della capacità lavorativa del dipendente, diagnosi, assistenza o terapia sanitaria o sociale ovvero gestione dei 1 Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (in inglese General Data Protection Regulation, GDPR), Regolamento (UE) n. 2016/679, è un regolamento dell'Unione europea in materia di trattamento dei dati personali e di privacy, operativo a partire dal 25 maggio 2018. 2 Decreto legislativo 30 giugno 2003, n. 196, Codice in materia di protezione dei dati personali. 3 International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use - ICH Harmonised Guideline for Good Clinical Practice E6(R3): le linee guida Good Clinical Practice (GCP) rappresentano uno standard internazionale per la progettazione, conduzione, registrazione e pubblicazione di studi clinici: sono state recepite in Italia con il DM 15 luglio 1997 nella loro prima versione; a gennaio 2025 è stata pubblicata la versione E6(R3). 4 La Dichiarazione di Helsinki, redatta dall'Associazione Medica Mondiale (WMA) nel 1964 nella sua prima stesura è il documento etico fondamentale per la ricerca biomedica che coinvolge esseri umani. L’ultima versione è stata aggiornata nell’ottobre del 2024. V.1 – 07/11/2025 Pag. 5 | 35 sistemi e servizi sanitari o sociali sulla base del diritto dell'Unione o degli Stati membri o conformemente al contratto con un professionista della sanità (art. 9 par. 2 lettera h del GDPR), un eventuale uso o riuso per finalità di ricerca deve essere motivato da un robusto protocollo di ricerca, finalità scientificamente valide e adeguati requisiti qualitativi, metodologici, etici e di sicurezza. In considerazione anche dell’enorme progresso delle tecnologie digitali, in grado di raccogliere e processare grandi quantità di dati, le questioni di base da tenere sempre presenti riguardano la responsabilità di chi gestisce i dati, la finalità e le modalità tecniche-organizzative del loro trattamento. Questi tre elementi, se correttamente gestiti, concorrono a rendere normativamente legittimo, scientificamente integro ed eticamente valido il processo di ottenimento di risultati di ricerca che potranno essere anche in linea con i principi FAIR e Open Science. Ferme restando le norme che regolano il corretto trattamento dei dati, non vi è dunque incompatibilità tra il fine primario della raccolta dei dati sanitari e la loro raccolta, o il loro riutilizzo, per fini di ricerca: d’altronde il GDPR ha quale obiettivo quello di fornire garanzie per i diritti e le libertà delle persone proprio al fine di consentire un adeguato trattamento e una sicura circolazione dei dati personali. Così è da interpretare il considerando 4 del GDPR quando afferma che “il diritto alla protezione dei dati di carattere personale non è una prerogativa assoluta, ma va considerato alla luce della sua funzione sociale e va contemperato con altri diritti fondamentali, in ossequio al principio di proporzionalità”. La conduzione etica di uno studio, e dunque il corretto trattamento dei dati, è inoltre condizione sostanziale anche per la qualità e l’affidabilità dei risultati della ricerca. L’affidabilità dei risultati è garantita allorché la gestione dei dati avvenga attraverso processi robusti ed efficienti che assicurano integrità e tracciabilità, corretta interpretazione e verifica delle informazioni. Il protocollo e i documenti correlati (quali il Data Management Plan, Data Monitoring Plan) devono contenere informazioni sugli approcci utilizzati per il trattamento dei dati che siano proporzionali al rischio legato da un lato alla tutela della privacy dei partecipanti e, dall’altro, all’importanza della qualità dei dati acquisiti o generati. Negli ultimi anni, inoltre, la ricerca basata sulla raccolta e la rielaborazione dei dati sanitari (Real World Data -RWD) ha assunto una sempre maggiore importanza e, così come in ogni altro campo della scienza, anche questo ambito della ricerca medica deve rispondere ai principi di affidabilità e di responsabilità nei confronti dei risultati raggiunti. Ogni studio clinico deve sempre garantire il paradigma della verificabilità intersoggettiva dei risultati raggiunti: la comunità scientifica deve poter verificare in modo indipendente, ed in ogni momento, le modalità di conduzione e gli esiti di una ricerca. L’adeguatezza e la correttezza delle fonti, delle modalità di trattamento dei dati, sono dunque, allo stesso tempo, un requisito etico della ricerca ma anche un requisito metodologico per garantire la qualità e la verificabilità dei risultati raggiunti. Il GDPR pone con forza l'accento sulla responsabilizzazione (“accountability”) di titolari e responsabili, che devono poter dimostrare concretamente l’adozione delle misure finalizzate ad assicurarne l'applicazione: la tutela dei dati “by default and by design" 5 costituisce uno strumento di tutela dei diritti e di qualità della ricerca che dai dati produce avanzamenti di conoscenza, il cui significato è sempre più evidente con l’imporsi nella metodologia scientifica dei big data e dell’intelligenza artificiale. Per quanto sopra sinteticamente riportato, è quindi necessario che la descrizione della gestione dei dati sia presente sin da subito proprio nella redazione del documento che, più di ogni altro, garantisce la qualità della ricerca biomedica: il protocollo di ricerca. È infatti proprio il protocollo di ricerca che, se ben 5 Con la locuzione Privacy “by default and by design" si intendono le garanzie di protezione dei dati che devono essere previste già nella fase di definizione dei processi, prima ancora che il trattamento abbia luogo e tenendo conto del contesto complessivo nel quale esso si colloca e dei rischi per i diritti e le libertà delle persone interessate coinvolte. V.1 – 07/11/2025 Pag. 6 | 35 redatto, descrive gli aspetti etici e scientifici che giustificano il trattamento dei dati, nonché i processi che concretizzano tale trattamento all’interno di uno studio: la raccolta dei dati, la somministrazione dell’informativa e l’acquisizione del consenso, l’estrazione dai database aziendali, la creazione della scheda raccolta dati (CRF), la comunicazione al promotore, la sicurezza, la conservazione e la cancellazione dei dati, la restituzione dei risultati. Un protocollo ben strutturato permette di semplificare l’iter di avvio di ogni tipologia di studio che utilizza dati sanitari: il tempo illusoriamente risparmiato durante la scrittura del disegno di uno studio, si trasforma inevitabilmente in ostacoli da superare in fase autorizzativa o nel corso della conduzione dello studio ed espone il ricercatore al rischio di un trattamento illecito dei dati. In altri termini potremmo dire che l’attenzione posta nella redazione del protocollo è il presupposto per il rispetto del già citato principio di “accountability”, in quanto documento che permette sin da subito di dimostrare la concreta adozione delle misure finalizzate ad assicurare l'applicazione del Regolamento UE 2016/679 (GDPR). Per facilitare la redazione di questo fondamentale strumento, è stato ritenuto utile rendere disponibile il presente documento: in esso sono raccolti in forma sintetica i contenuti relativi al trattamento dei dati che sempre devono essere dichiarati all’interno del protocollo di ricerca, quale esplicitazione chiara delle responsabilità legate ai ruoli e alle finalità del trattamento stesso, in particolare per quanto riguarda le modalità di raccolta, di uso e di conservazione dei dati. Il protocollo è un punto di partenza essenziale, non solo per rendere più agevole e veloce il processo autorizzativo di uno studio ma, soprattutto, per garantire sin da subito quell’assunzione di responsabilità necessaria nel rispetto dei diritti delle persone che partecipano ad una ricerca. Nel sintetizzare i punti relativi al trattamento dei dati all’interno del protocollo, si cercherà di fornire indicazioni anche in relazione agli adempimenti privacy che ne conseguono: è evidente, infatti, che solo nell’abitudine ad una nuova e più attenta pratica si possa realizzare una concreta semplificazione dell’accesso ai dati sanitari. Definizioni principali 6 • «dato personale»*: qualsiasi informazione riguardante una persona fisica identificata o identificabile («interessato»); si considera identificabile la persona fisica che può essere identificata, direttamente o indirettamente, con particolare riferimento a un identificativo come il nome, un numero di identificazione, dati relativi all'ubicazione, un identificativo online o a uno o più elementi caratteristici della sua identità fisica, fisiologica, genetica, psichica, economica, culturale o sociale; • «conduzione di uno studio»: insieme di processi che vanno dalla pianificazione al reporting, includendo pianificazione, avvio, esecuzione, registrazione, supervisione, valutazione, analisi e segnalazione delle attività, ove opportuno; • «trattamento»*: qualsiasi operazione o insieme di operazioni, compiute con o senza l'ausilio di processi automatizzati e applicate a dati personali o insiemi di dati personali, come la raccolta, la registrazione, l'organizzazione, la strutturazione, la conservazione, l'adattamento o la modifica, l'estrazione, la consultazione, l'uso, la comunicazione mediante trasmissione, diffusione o qualsiasi altra forma di messa a disposizione, il raffronto o l'interconnessione, la limitazione, la cancellazione o la distruzione; 6 Le definizioni con asterisco sono tratte dall’Art. 4 del GDPR. V.1 – 07/11/2025 Pag. 7 | 35 • «persone autorizzate»: le persone fisiche che, istruite e sotto la responsabilità della/del titolare o della/del responsabile, sono autorizzate a svolgere operazioni sui dati personali; • «profilazione»*: qualsiasi forma di trattamento automatizzato di dati personali consistente nell'utilizzo di tali dati personali per valutare determinati aspetti personali relativi a una persona fisica, in particolare per analizzare o prevedere aspetti riguardanti il rendimento professionale, la situazione economica, la salute, le preferenze personali, gli interessi, l'affidabilità, il comportamento, l'ubicazione o gli spostamenti di detta persona fisica; • «pseudonimizzazione»*: il trattamento dei dati personali in modo tale che i dati personali non possano più essere attribuiti a un interessato specifico senza l'utilizzo di informazioni aggiuntive, a condizione che tali informazioni aggiuntive siano conservate separatamente e soggette a misure tecniche e organizzative intese a garantire che tali dati personali non siano attribuiti a una persona fisica identificata o identificabile; • «titolare del trattamento»*: la persona fisica o giuridica, l'autorità pubblica, il servizio o altro organismo che, singolarmente o insieme ad altri, determina le finalità e i mezzi del trattamento di dati personali; quando le finalità e i mezzi di tale trattamento sono determinati dal diritto dell'Unione o degli Stati membri, il titolare del trattamento o i criteri specifici applicabili alla sua designazione possono essere stabiliti dal diritto dell'Unione o degli Stati membri; • «responsabile del trattamento»*: la persona fisica o giuridica, l'autorità pubblica, il servizio o altro organismo che tratta dati personali per conto del titolare del trattamento; • «destinatario»*: la persona fisica o giuridica, l'autorità pubblica, il servizio o un altro organismo che riceve comunicazione di dati personali, che si tratti o meno di terzi. Tuttavia, le autorità pubbliche che possono ricevere comunicazione di dati personali nell'ambito di una specifica indagine conformemente al diritto dell'Unione o degli Stati membri non sono considerate destinatari; il trattamento di tali dati da parte di dette autorità pubbliche è conforme alle norme applicabili in materia di protezione dei dati secondo le finalità del trattamento; • «consenso dell'interessato»*: qualsiasi manifestazione di volontà libera, specifica, informata e inequivocabile dell’interessato, con la quale lo stesso manifesta il proprio assenso, mediante dichiarazione o azione positiva inequivocabile, che i dati personali che lo riguardano siano oggetto di trattamento; • «violazione dei dati personali»*: la violazione di sicurezza che comporta accidentalmente o in modo illecito la distruzione, la perdita, la modifica, la divulgazione non autorizzata o l'accesso ai dati personali trasmessi, conservati o comunque trattati; • «dati genetici»*: i dati personali relativi alle caratteristiche genetiche ereditarie o acquisite di una persona fisica che forniscono informazioni univoche sulla fisiologia o sulla salute di detta persona fisica, e che risultano in particolare dall'analisi di un campione biologico della persona fisica in questione; • «dati biometrici»*: i dati personali ottenuti da un trattamento tecnico specifico relativi alle caratteristiche fisiche, fisiologiche o comportamentali di una persona fisica che ne consentono o confermano l'identificazione univoca, quali l'immagine facciale o i dati dattiloscopici; V.1 – 07/11/2025 Pag. 8 | 35 • «dati relativi alla salute»*: i dati personali attinenti alla salute fisica o mentale di una persona fisica, compresa la prestazione di servizi di assistenza sanitaria, che rivelano informazioni relative al suo stato di salute. • «uso primario»: accesso, gestione e condivisione dei propri dati sanitari da parte di persone per finalità di cura e di assistenza medica. • «uso secondario»: utilizzo dei dati sanitari per ricerca scientifica. • «FAIR»: acronimo inglese composto dalle parole Findable, Accessible, Interoperable e Reusable - in italiano trovabili, accessibili, interoperabili, riutilizzabili. Sono i requisiti che i dati e i risultati della ricerca dovrebbero avere per aderire al modello della scienza aperta (Open Science), in modo che questi dati siano rintracciabili all’interno della produzione scientifica e possano agevolare il riuso, quando possibile, nella produzione di nuova conoscenza. L’accessibilità va intesa come descrizione accurata attraverso metadati appropriati, che contengano informazioni chiare sulla possibilità e la modalità di accedere ai dati. Informazioni generali sullo studio Dati identificativi dello studio Può sembrare banale, ma l’esperienza ci mostra come già nell’anagrafica dello studio possano insinuarsi delle ambiguità che, se non chiarite, possono poi riverberare negativamente sulla conduzione dello studio: ad esempio, l’indicazione di un titolare non corretto comporterà la non accessibilità ai dati. Assieme al titolo dello studio e alla chiara identificazione della sua tipologia (sperimentale, osservazionale, su campione biologico etc.), è indispensabile specificare sempre il ruolo svolto dall’Azienda sanitaria nello studio clinico (promotore; centro clinico di inclusione dei pazienti; centro di raccolta dati; centro di analisi referti/dati; etc.): tale ruolo è fondamentale per definire limiti e responsabilità nell’accesso ai dati. Allo stesso modo deve essere specificato chi svolge il ruolo di Sperimentatore principale e di Promotore/Sponsor (se diverso dall’Azienda sanitaria). Ruoli privacy Una descrizione chiara e dettagliata della natura e delle caratteristiche dello studio permette di definire i ruoli che dovranno essere svolti rispetto al trattamento dei dati. Nel protocollo è dunque fondamentale individuare chiaramente come tali ruoli sono configurati rispetto a: 1) Titolare del trattamento; 2) Responsabile del trattamento; 3) Contitolare (ruolo da contemplare quando, all’interno di un progetto di ricerca condiviso, più soggetti definiscono congiuntamente le finalità, le modalità/mezzi di raccolta e trattamento dei dati personali, assumendone le rispettive responsabilità). V.1 – 07/11/2025 Pag. 9 | 35 Questo primo passaggio permetterà non solo un corretto inquadramento dello studio da parte di chi lo dovrà poi valutare (CTC/CTO/CET 7 ), ma anche lo svolgimento rapido di tutti quegli adempimenti necessari per la creazione della documentazione che deve essere redatta a corredo dello studio. Ad esempio, in caso di contitolarità tra le parti, dovrà essere sottoscritto un accordo di contitolarità contenente, tra le altre cose, i seguenti elementi: definizione del perimetro di responsabilità di ciascun/a contitolare; definizione del data flow; individuazione contitolare/i tenuti a somministrare l’informativa; individuazione contitolare/i tenuti alla gestione delle richieste delle persone interessate; gestione data breach; gestione registro dei trattamenti; redazione e metodologia DPIA; individuazione punto di contatto. In alternativa, tra le parti dovrà essere formalizzato un rapporto di titolarità autonoma che definisca comunque le rispettive responsabilità e obblighi. Una volta chiariti i ruoli relativamente alla titolarità, a seguire, potranno essere correttamente formalizzate: • la nomina dei/delle Responsabili esterni/e ai sensi dell'art. 28 GDPR, la comunicazione da parte del/della Responsabile al/alla Titolare degli/delle eventuali sub-Responsabili e delle modalità di trattamento da parte dei/delle Responsabili tramite attività di Audit; • la nomina delle persone Autorizzate, la formalizzazione delle istruzioni sulle corrette modalità di trattamento e la programmazione delle verifiche periodiche dell’ambito di autorizzazione delle/degli persone autorizzate/i. Il protocollo rappresenta dunque una vera e propria guida operativa per lo Sperimentatore o la Sperimentatrice Principale, che dovranno comunque ricevere apposite istruzioni in qualità di preposti del trattamento e impartire a loro volta istruzioni specifiche agli altri ricercatori/ricercatrici coinvolti/e nello studio. Sin da subito è dunque necessario programmare la formazione del personale nei diversi ruoli privacy. Trattamento dei dati 8 Nel protocollo di studio è necessario descrivere con chiarezza il ciclo di vita del trattamento dati (Data Flow), cioè come i dati saranno trattati nell’ambito dello studio, dalla fase di individuazione e inclusione nello studio della persona interessata, fino alla fase di conservazione o cancellazione dei dati al termine dello studio. Eguale attenzione deve essere posta alle applicazioni informatiche di supporto che verranno utilizzate. Come specificato nell’Introduzione, avere chiaro sin dal principio chi tratterà e come saranno trattati i dati è un elemento indispensabile per avere, in tempi celeri, le autorizzazioni necessarie per l’accesso agli stessi: solo chi effettivamente progetta e poi realizza lo studio può avere chiare tali informazioni, che devono essere esplicitate con chiarezza nel protocollo. È bene ricordare che una precisa descrizione del ciclo di vita dei dati è indispensabile per una corretta valutazione del rischio per la protezione dei dati 9 ed anche per la compilazione della Valutazione di 7 Clinical Trial Center (CTC); Clinical Trial Office (CTO); Comitato Etico Territoriale (CET). 8 "I dati personali dovrebbero essere trattati solo se la finalità del trattamento non è ragionevolmente conseguibile con altri mezzi" Considerando 39 del GDPR. 9 La valutazione dei rischi è un processo cruciale mediante il quale si individuano la probabilità e la gravità del rischio correlato al trattamento per la sicurezza e quindi per i diritti e le libertà di coloro che partecipano alla ricerca con riguardo alla natura, all’ambito di applicazione, al contesto e alle finalità del trattamento. V.1 – 07/11/2025 Pag. 16 | 35 • la consultazione dei dati riportati nella documentazione clinica; • l’acquisizione dei dati di contatto presso l’anagrafe degli assistiti; • l’acquisizione dei dati di contatto presso l’anagrafe della popolazione residente; • l’impiego dei recapiti telefonici eventualmente forniti: in questo caso, in genere, si ritiene possano essere effettuati almeno tre tentativi di contatto, possibilmente in momenti diversi della giornata e, nel caso ne siano stati fatti meno, dovranno esserne indicate le ragioni; • ogni altro sforzo compiuto, che deve comunque essere specificato. Resta fermo l’obbligo di rendere l’informativa agli interessati inclusi nella ricerca in tutti i casi in cui, nel corso dello studio, ciò sia possibile e, in particolare, laddove questi si rivolgano al centro di cura, anche per visite di controllo, anche al fine di consentire loro di esercitare i diritti previsti dal Regolamento. 3) Motivi di salute riconducibili alla gravità dello stato clinico in cui versa la persona interessata che dovrà essere tale da renderle impossibile comprendere le indicazioni rese nell’informativa e a prestare validamente il consenso. In questi casi è necessario che: 1) lo studio sia finalizzato al miglioramento dello stesso stato clinico in cui versa la persona interessata; 2) sia stato comprovato che le finalità dello studio non possono essere conseguite mediante il trattamento di dati riferiti a persone in grado di comprendere le indicazioni rese nell’informativa e di prestare validamente il consenso o con altre metodologie di ricerca; 3) che sia stato previsto il consenso al trattamento dei dati del legale rappresentante (tutore, amministratore di sostegno etc.), del prossimo congiunto, di un familiare, del convivente o unito civilmente ovvero a un fiduciario ai sensi dell'articolo 4 della legge 22 dicembre 2017, n. 219 o, in loro assenza, del responsabile della struttura presso cui dimora l'interessato. Ciò, fermo restando che sia resa all’interessato l’informativa sul trattamento dei dati non appena le condizioni di salute glielo consentano, anche al fine dell’esercizio dei diritti previsti dal Regolamento. Inoltre, è sempre da ricordare che i dati genetici e i campioni biologici di persone che non possono fornire il proprio consenso per incapacità, possono essere trattati per finalità di ricerca scientifica che non comportino un beneficio diretto per i medesimi solo qualora ricorrano contemporaneamente le seguenti condizioni: 1) la ricerca è finalizzata al miglioramento della salute di altre persone appartenenti allo stesso gruppo d’età o che soffrono della stessa patologia o che si trovano nelle stesse condizioni e il programma di ricerca è oggetto di motivato parere favorevole del competente comitato etico; 2) una ricerca di analoga finalità non può essere realizzata mediante il trattamento di dati riferiti a persone che possono prestare il proprio consenso; 3) il consenso al trattamento è acquisito da chi esercita legalmente la potestà, ovvero da un prossimo congiunto, da un familiare, da un convivente o, in loro assenza, dal responsabile della struttura presso cui dimora l’interessato; V.1 – 07/11/2025 Pag. 17 | 35 4) la ricerca non comporta rischi significativi per la dignità, i diritti e le libertà fondamentali degli interessati. Rimane poi ferma l'esigenza di tenere in considerazione, ove possibile, l’opinione del minore o della persona incapace. Non deve infatti esservi opposizione alla raccolta da parte della persona interessata (anche se minore o incapace) e, nel caso in cui questa revochi il consenso al trattamento dei dati per scopi di ricerca, dovrà essere distrutto anche il campione biologico eventualmente prelevato per tali scopi, salvo che, in origine o a seguito di trattamento, il campione non possa più essere riferito ad una persona identificata o identificabile. Come sopra già accennato, per gli studi che rientrano nelle casistiche per le quali non è possibile richiedere il consenso e fornire l’informativa direttamente alle persone coinvolte, deve comunque essere redatta e resa pubblica sul sito istituzionale una VIP/DPIA (in estratto qualora possa rivelare informazioni che ledono diritti di proprietà intellettuale, segreti industriali o altri dati soggetti a tutela). Per gli studi multicentrici la VIP/DPIA dovrà essere pubblicata nei siti di tutti i centri coinvolti. Inoltre, nei suddetti casi, sarà necessario comunicare all’Autorità Garante l’avvenuta pubblicazione della VIP/DPIA, anche mediante messa a disposizione del link ove consultarla. Anche l’informativa, che in questi casi non viene fornita ad ogni singola persona partecipante allo studio, deve essere resa disponibile mediante pubblicazione su mezzi appropriati che dovranno essere specificati nel protocollo. La pubblicazione della modulistica degli studi, ad esempio nei siti istituzionali, è una buona pratica per l’esercizio dei diritti da parte delle persone interessate. Questo punto tuttavia necessita di particolare attenzione per evitare che costituisca un mero adempimento burocratico a scapito del valore dato alla trasparenza e all’informazione reale delle persone. La normativa (GDPR e le Regole Deontologiche 16 ) segnala alcune efficaci modalità per rendere note le informazioni quali: a) la pubblicazione nel sito web del promotore e, nel caso di studi multicentrici, nei siti di tutti i centri coinvolti per tutta la durata dello studio; b) inserzione su almeno un quotidiano di larga diffusione nazionale o annuncio presso un'emittente radiotelevisiva a diffusione nazionale per studi multicentrici nazionali; c) inserzione su un quotidiano di larga diffusione regionale (o provinciale) o annuncio presso un'emittente radiotelevisiva a diffusione regionale (o provinciale). Per trattamenti riguardanti insiemi di specifiche categorie di persone, identificate da particolari caratteristiche demografiche e/o da particolari condizioni formative o occupazionali o analoghe, possono anche essere utilizzate inserzioni in strumenti informativi di cui gli interessati sono normalmente destinatari. Svolgere studi clinici senza il consenso dei diretti interessati è comunque da considerarsi una pratica residuale e non la prassi dei centri di ricerca, che devono coinvolgere costantemente le persone nei progetti. 16 Art. 14 par. 5, lett. B) del GDPR e art 6 comma 3 delle Regole deontologiche per trattamenti a fini statistici o di ricerca scientifica pubblicate ai sensi dell’art. 20, comma 4, del d.lgs. 10 agosto 2018, n. 101 - 19 dicembre 2018. V.1 – 07/11/2025 Pag. 18 | 35 Il coinvolgimento delle persone nella ricerca Le nuove linee guida internazionali GCP E6(R3) e la Dichiarazione di Helsinki sottolineano come sia fondamentale prevedere, in fase di disegno e conduzione di uno studio di ricerca in campo medico, il coinvolgimento delle persone (sane o malate) e delle loro comunità. Il coinvolgimento dei/delle pazienti e in generale dei/delle cittadini/e, indicato con l’acronimo “PPI” (Patient and Public Involvement) definisce una ricerca partecipativa di grande rilevanza per la ricerca clinica nel suo complesso, che garantirebbe anche di affrontare le nuove sfide informative sociali legate alla privacy e alla protezione dei dati. L’attenzione a questo aspetto diventa poi fondamentale per gli studi che, per le questioni eticoorganizzative di cui al paragrafo precedente, non prevedono di acquisire un consenso diretto di coloro che partecipano allo studio. La partecipazione delle persone coinvolte da uno studio clinico garantisce che lo sforzo informativo/formativo messo in atto anche attraverso la pubblicazione di informativa e DPIA nei siti dei centri partecipanti agli studi, possa realmente essere efficace in termini di eticità e rispetto delle persone: in questo modo, infatti, viene evitato il rischio di autoreferenzialità della ricerca e promosso attivamente il rispetto del principio di autodeterminazione, soprattutto per i gruppi vulnerabili, anche quando il consenso informato non è applicabile come strumento di tutela effettiva. Le associazioni di pazienti e i gruppi di difesa, inoltre, possono mettere in contatto i ricercatori e le ricercatrici con coloro che partecipano agli studi, incoraggiando le persone ad un sempre maggior coinvolgimento nella ricerca a beneficio della qualità e dell’utilità sociale. Riportare questo aspetto nel protocollo è un valore etico-sociale-organizzativo a tutela delle persone e in linea con le nuove normative europee quali il Regolamento European Health Data Space (Regulation (EU) 2025/327 17 ). Pseudonimizzazione e creazione della scheda di raccolta dati/ Case Report Form (CRF) Nel protocollo dovranno essere indicate le tecniche di cifratura o di pseudonimizzazione adottate per rendere i dati personali non direttamente riconducibili alle persone interessate. Se non è possibile adottare tali tecniche a causa del volume dei dati trattati, la natura, l'oggetto, il contesto e le finalità del trattamento, dovranno essere specificate quali altre soluzioni verranno adottate per rendere i dati personali non direttamente riconducibili agli/alle interessati/e, garantendo tuttavia, solo in caso di necessità, la possibilità di identificarli/le. Dai codici di pseudonimizzazione utilizzati non devono essere desumibili dati personali identificativi delle persone interessate (ad es. le iniziali del nome e cognome, la data di nascita etc.): nel caso in cui qualche dato debba necessariamente essere presente nel codice, devono esserne giustificate le ragioni nel protocollo. 17 Regolamento (UE) 2025/327 del Parlamento Europeo e del Consiglio dell’11 febbraio 2025 sullo spazio europeo dei dati sanitari e che modifica la direttiva 2011/24/UE e il regolamento (UE) 2024/2847. V.1 – 07/11/2025 Pag. 19 | 35 La CRF elettronica e la qualità dei dati La questione delle garanzie qualitative e di sicurezza derivanti dall’utilizzo della CRF per la raccolta e la conservazione dei dati è molto importante: non è possibile utilizzare strumenti non adeguati come, ad esempio, le CRF cartacee o altri strumenti non in grado di permettere la dovuta tracciatura delle modifiche apportate (come ad esempio i fogli di calcolo elettronici). È sempre necessario specificare le garanzie offerte anche attraverso l’esplicitazione delle certificazioni possedute dagli strumenti digitali utilizzati: ciò non solo per il rispetto della normativa privacy, ma anche per aderire ai criteri richiesti dalle norme settoriali quali le GCP. È dunque necessario garantire che: o l’elaborazione dei dati sia conforme ai requisiti di completezza, precisione, affidabilità stabiliti dal promotore e che questi siano conformi alle caratteristiche prefissate (validazione); o il sistema permetta solo modifiche documentabili dei dati e che non vi sia cancellazione alcuna dei dati immessi nel sistema (cioè predisporre un “tracciato di verifica” ed una traccia dei dati e delle correzioni); o il sistema preveda misure di sicurezza per impedire l’accesso non autorizzato ai dati o la loro perdita anche solo parziale (accesso abusivo, furto o smarrimento parziali o integrali dei supporti di memorizzazione o dei sistemi di elaborazione portatili o fissi); o siano previsti sistemi di autenticazione e di autorizzazione per il personale preposto al trattamento in funzione dei ruoli ricoperti e delle esigenze di accesso e trattamento, avendo cura di utilizzare credenziali di validità limitata alla durata dello studio e di disattivarle al termine dello stesso; o siano adottate procedure per la verifica periodica della qualità e coerenza delle credenziali di autenticazione e dei profili di autorizzazione assegnati ai soggetti autorizzati al trattamento; o vengano utilizzati sistemi di audit log per il controllo degli accessi al database e per il rilevamento di eventuali anomalie; o sia conservato l'elenco delle persone autorizzate ad apportare modifiche ai dati; o sia salvaguardato l'occultamento (ad es. l’occultamento durante l’immissione e l’elaborazione dei dati); o l'accesso al promotore sia possibile per i soli dati pseudonimizzati; o qualora i dati vengano modificati durante l’elaborazione, sia sempre possibile confrontare le osservazioni ed i dati originali con quelli elaborati. È necessario che i centri di ricerca si dotino di procedure legate alla gestione IT e di data management secondo gli standard ECRIN 18 previsti per la certificazione di un “centro dati di ricerca”. La qualità del dato è influenzata anche dagli attori coinvolti in fase di inserimento dati, costituzione del database e di analisi. Lo sviluppo di un piano di gestione dei dati (Data Management Plan) consente di rendere tracciabile e riproducibile il processo sia prospettico che a ritroso. 18 ECRIN (European Clinical Research Infrastructures Network). V.1 – 07/11/2025 Pag. 20 | 35 Analisi e conservazione dei dati Nel protocollo devono essere specificate le modalità di analisi dei dati, indicando da chi vengono condotte le analisi e se sono utilizzati software e strumenti di AI: deve essere dichiarato chi avrà accesso al data base e con quali ruoli privacy (titolare autonomo, contitolare, responsabile esterno del trattamento). Quando i dati sono analizzati tramite sistemi informatici avanzati 19 è sempre necessario indicare la logica algoritmica che verrà utilizzata, specificando i possibili effetti su coloro che partecipano alla ricerca e se i dati oggetto di trattamento contribuiranno all’addestramento del sistema. È da ricordare che, ai sensi dell’art. 22 del GDPR, in nessun caso i servizi di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per prendere decisioni basate su trattamenti esclusivamente automatizzati, senza che vi sia un intervento umano: è dunque necessario esplicitare che le attività previste mediante l’intelligenza artificiale non rientrano tra quelle vietate dal Regolamento (UE) 2024/1689 (AI ACT) 20 entrato in vigore il 1° agosto 2024. L’utilizzo di strumentazioni software rende necessario specificare se il produttore e/o il fornitore del software abbiano o meno accesso ai dati. In caso positivo è infatti indispensabile dare atto del ruolo del produttore e/o fornitore, indicando se tratterà i dati in qualità di titolare autonomo, di contitolare o di responsabile esterno del trattamento. Per i fornitori extra UE vanno precisate le garanzie adottate per il trattamento (ad es. decisioni di adeguatezza, clausole contrattuali standard, etc.). Nel protocollo è necessario indicare e motivare il tempo di conservazione previsto per i dati dello studio che deve essere sempre coerente con le finalità perseguite. Dovrà essere specificato se è prevista una durata di conservazione differente del data base anagrafico (contenente le corrispondenze tra anagrafica e codice pseudonimo dei partecipanti), rispetto a quella della CRF (contenente i dati di ricerca): una volta effettuata la verifica dell’esattezza dei dati, infatti, potrebbe non essere più necessario conservare il data base anagrafico. Deve inoltre essere chiaramente definito il periodo di conservazione dei dati successivo alla conclusione dello studio, al termine del quale tali dati (ed i campioni biologici se presenti 21 ) saranno cancellati/anonimizzati/distrutti: anche in questo caso, il periodo di conservazione deve essere coerente con le finalità perseguite e motivato anche in base alla letteratura scientifica e/o a linee guida internazionali. Nell’eventualità che, allo scadere dei termini, si preveda che i dati siano resi anonimi 22 , è necessario indicare quale tecnica verrà adottata (ad es. soppressione; aggregazione; generalizzazione; perturbazione; K-anonimato; L-diversità; T-closeness). In ogni caso, è opportuno tenere in considerazione che talvolta non è sufficiente cancellare fisicamente i dati da un archivio per essere sicuri di chiudere correttamente il ciclo di vita dei dati personali, ma occorre verificare con attenzione che non ne siano rimaste tracce in tutti gli archivi compresi quelli di terzi coinvolti nello studio. 19 È necessario definire la natura di questi strumenti che potrebbero di fatto essere dispositivi medici non riconosciuti. 20 Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio, del 13 giugno 2024, che stabilisce regole armonizzate sull'intelligenza artificiale e modifica i regolamenti (CE) n, 300/2008, (UE) n, 167/2013, (UE) n, 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 e (UE) 2019/2144 e le direttive 2014/90/UE, (UE) 2016/797 e (UE) 2020/1828 (Regolamento sull'intelligenza artificiale). 21 Vi è la possibilità che, alla fine di uno studio, i campioni residui e con consenso adeguato possano essere biobancati per scopi di ricerca futura. 22 Per anonimo si intende quel dato che, in origine, o a seguito di trattamento, non può essere associato ad una persona identificata o identificabile. V.1 – 07/11/2025 Pag. 21 | 35 Comunicazione o trasmissione dei dati Un elemento importante e che deve essere affrontato sin dal momento in cui lo studio viene disegnato, è il flusso dei dati: è infatti sempre necessario indicare a quali soggetti verranno comunicati i dati e definire le modalità di comunicazione e i metodi adottati per ridurre i rischi. Ad esempio, per la comunicazione dei dati raccolti nell’ambito dello studio a una banca dati centralizzata oppure al promotore o a soggetti esterni di cui lo stesso promotore si avvale per la conduzione dello studio, è sempre necessario servirsi di canali di trasmissione protetti, tenendo conto dello stato dell’arte della tecnologia. Oppure, laddove si preveda che la trasmissione dei dati sarà effettuata mediante un supporto ottico (CD-ROM), sarà necessario designare una persona specificamente incaricata della ricezione presso il promotore ed è necessario utilizzare, per la condivisione della chiave di cifratura dei dati, un canale di trasmissione differente da quello utilizzato per la trasmissione del contenuto. Se poi si prevede di effettuare trasferimenti di dati in Paesi Extra UE, questi devono essere indicati specificando se il trasferimento avviene in forza di: • decisione di adeguatezza (art. 45 del GDPR); • sottoscrizione Clausole Contrattuali Standard (SCC) (art. 46, par. 2, lett. c) e d) delGDPR); • norme vincolanti di impresa (Binding Corporate Rules); • in maniera residuale, il consenso esplicito ed informato della persona interessata. Durante tutto il ciclo di vita (dalla pianificazione alla raccolta, dall’analisi alla condivisione, dalla conservazione al riuso), i dati dovrebbero essere resi FAIR adottando principi di natura tecnica da cui derivano una serie di buone pratiche tra loro interconnesse. Conclusioni I dati sanitari rappresentano una risorsa fondamentale per la ricerca clinica, permettendo di migliorare la comprensione delle malattie, sviluppare nuove terapie e ottimizzare l’assistenza e la cura delle persone. Tuttavia, il loro utilizzo richiede un approccio responsabile, in grado di bilanciare innovazione scientifica e rispetto dei diritti delle persone. Con l’evoluzione tecnologica e normative più flessibili, il futuro promette scoperte rivoluzionarie, a patto che si affrontino le sfide etiche e metodologiche con rigore scientifico. Il protocollo clinico di una ricerca biomedica costituisce senza dubbio il documento fondamentale dal quale, se ben disegnato, è possibile ricavare tutte le informazioni necessarie per la redazione di tutta la modulistica privacy (informative, consensi, VIP/DPIA, contratti, data management plan etc). È dal protocollo che si evince la qualità scientifica ed etica di uno studio ed è sempre il protocollo il principale punto di riferimento per la valutazione posta in essere anche dai comitati etici. A garanzia dell’eticità del protocollo e della sua applicabilità vi è la possibilità che alla redazione possano partecipare non solo clinici esperti e gli uffici di supporto alla ricerca dei centri partecipanti, ma anche le persone (sane e malate) che dovranno poi essere coinvolte e le loro comunità. Il regolamento sullo spazio europeo dei dati sanitari (EDHS) costituirà una nuova sfida per la protezione dei dati delle persone e il loro coinvolgimento aumenterà la fiducia della collettività garantendo un uso etico e trasparente dei dati sanitari nella ricerca. V.1 – 07/11/2025 Pag. 22 | 35 Parallelamente al protocollo clinico bisogna implementare una governance dei dati di ricerca presso le istituzioni sanitarie e di ricerca, oggi quanto mai essenziale date le enormi quantità e varietà di dati trattati e per assicurare la conformità agli standard applicabili come il GDPR. V.1 – 07/11/2025 Pag. 23 | 35 Approfondimenti L’impatto della digitalizzazione in ricerca clinica di Luisa De Stefano 23 e Noemi Porrelli 24 La digitalizzazione ha rappresentato una vera e propria rivoluzione nel campo della ricerca clinica, andando ben oltre il semplice aggiornamento tecnologico per trasformarsi in un profondo cambiamento culturale. Le innovazioni digitali, infatti, hanno permesso di ripensare l’intero processo di sviluppo dei farmaci, rendendo possibile un approccio più rapido, flessibile e centrato sui bisogni dei pazienti. L’integrazione di strumenti avanzati come l’Intelligenza Artificiale, la telemedicina, i dispositivi indossabili e sistemi informativi interoperabili ha reso gli studi clinici più agili e inclusivi. Ad esempio, la decentralizzazione degli studi clinici (Decentralized Clinical Trials, DCT) ha consentito di superare le barriere geografiche, permettendo una partecipazione più ampia e diversificata, mentre l’uso di algoritmi predittivi ha accelerato la scoperta di nuovi farmaci e ottimizzato il monitoraggio dei rischi associati alle sperimentazioni. Queste tecnologie, come sottolineato da esperti come Eric J. Topol, non sono soltanto strumenti tecnici, ma veicoli di una trasformazione che ridefinisce il rapporto tra paziente e medicina, favorendo una cura più personalizzata e tempestiva. In questo contesto, la digitalizzazione si configura come il motore che trasforma le sfide complesse della sanità contemporanea in opportunità concrete, capace di migliorare l’efficacia degli interventi terapeutici e, di conseguenza, la qualità della vita delle persone. Parallelamente, l’uso secondario dei dati rappresenta uno degli aspetti più innovativi e promettenti della digitalizzazione in ambito sanitario. Tradizionalmente, i dati raccolti durante la pratica clinica venivano utilizzati esclusivamente per finalità diagnostiche o terapeutiche; oggi, invece, questi stessi dati vengono riutilizzati per generare nuove evidenze scientifiche, migliorare i protocolli di studio e contribuire a una medicina sempre più personalizzata. L’analisi dei dati real-world (Real-World Data, RWD) e la conseguente produzione di evidenze reali (Real-World Evidence, RWE) consentono di valutare l’efficacia e la sicurezza dei trattamenti in contesti quotidiani, superando alcune limitazioni dei trial clinici tradizionali che, per loro natura, possono escludere determinati gruppi di pazienti. L’uso secondario dei dati permette, quindi, di identificare pattern e tendenze che altrimenti rimarrebbero nascosti, offrendo spunti preziosi per migliorare la gestione delle terapie e affinare la ricerca. Tuttavia, questo approccio non è privo di sfide: la gestione di grandi volumi di informazioni sensibili richiede sistemi informatici avanzati e normative rigorose per garantire la privacy e la sicurezza dei dati. È necessario, pertanto, sviluppare infrastrutture digitali che consentano una gestione efficiente e sicura di queste informazioni, garantendo al contempo trasparenza e fiducia da parte dei pazienti. Solo attraverso un uso responsabile e ben regolamentato dei dati sarà possibile sfruttare appieno il loro potenziale, trasformandoli in strumenti di innovazione e progresso per la ricerca clinica. Grazie all’accesso sempre più ampio a dispositivi di monitoraggio, applicazioni sanitarie e piattaforme digitali, oggi le persone hanno la possibilità di raccogliere, analizzare e condividere dati sulla propria condizione clinica in tempo reale. Sensori indossabili, smartwatch e dispositivi connessi consentono di tenere sotto controllo parametri vitali come battito cardiaco, pressione arteriosa, livelli di glucosio e 23 Luisa De Stefano, Patient Partnership Lead, Roche Pharma Italia 24 Noemi Porrello, Evidence Generation Lead, Roche Pharma Italia V.1 – 07/11/2025 Pag. 24 | 35 qualità del sonno, offrendo un monitoraggio continuo che un tempo era impensabile al di fuori di un contesto ospedaliero. Queste tecnologie permettono non solo di migliorare la prevenzione e la gestione delle malattie croniche, ma anche di fornire ai medici informazioni più dettagliate e personalizzate, facilitando diagnosi più accurate e tempestive. Un aspetto fondamentale di questa trasformazione è la maggiore partecipazione dei pazienti al proprio percorso di cura. L’accesso a informazioni sanitarie dettagliate attraverso app dedicate e portali digitali consente alle persone di comprendere meglio il proprio stato di salute, confrontarsi con esperti e prendere decisioni più informate sulle proprie cure. Questo approccio favorisce un modello di assistenza sanitaria più partecipativo, in cui il paziente non è più un soggetto passivo che segue indicazioni mediche, ma un individuo consapevole che collabora con i professionisti della salute per individuare il trattamento più adatto alle proprie esigenze. Inoltre, la digitalizzazione ha reso possibile il coinvolgimento attivo dei pazienti nella ricerca clinica: grazie alle piattaforme online, oggi è più semplice partecipare a studi e trial clinici, contribuendo alla raccolta di dati essenziali per lo sviluppo di nuovi farmaci e terapie innovative. Questa evoluzione porta con sé enormi vantaggi, ma anche alcune sfide. Se da un lato la possibilità di monitorare continuamente la propria salute offre un controllo senza precedenti, dall’altro è necessario garantire che i pazienti dispongano delle competenze digitali necessarie per interpretare correttamente i dati raccolti e utilizzarli nel modo più appropriato. Inoltre, la gestione della privacy e della sicurezza delle informazioni personali rimane una questione cruciale: la condivisione di dati sanitari deve avvenire nel rispetto di normative rigorose, per evitare il rischio di utilizzi impropri o violazioni della riservatezza. Tuttavia, se affrontata con le giuste precauzioni, questa rivoluzione digitale ha il potenziale per rendere la medicina più personalizzata, accessibile ed efficace, avvicinando il sistema sanitario alle reali esigenze delle persone e migliorando sensibilmente la qualità della vita dei pazienti. Guardando al futuro, risulta evidente come il successo della digitalizzazione e dell’uso secondario dei dati nella ricerca clinica dipenda da investimenti mirati, formazione continua e una collaborazione efficace tra istituzioni, industria e mondo accademico. Iniziative come il “Programma strategico per il decennio digitale 2030” della Commissione Europea e il “Framework for Real-World Evidence” della Food and Drug Administration (FDA) sono esempi di come gli enti internazionali stiano già promuovendo standard e investimenti per favorire la trasformazione digitale del settore sanitario. La necessità di armonizzare le normative e di sviluppare competenze digitali avanzate è fondamentale per superare le barriere attuali, quali la frammentazione dei dati, la sicurezza informatica e il divario nelle infrastrutture tecnologiche. Inoltre, il coinvolgimento attivo dei pazienti, che devono essere adeguatamente informati sui benefici e sui rischi legati alla condivisione dei propri dati, risulta cruciale per costruire un sistema sanitario più resiliente e partecipativo. In questo scenario, la sinergia tra pubblico e privato diventa essenziale per sviluppare soluzioni innovative che possano trasformare il paradigma della ricerca clinica, rendendola non solo più efficiente e sostenibile, ma anche capace di rispondere in modo tempestivo alle emergenze e alle esigenze di una popolazione in continua evoluzione. Bibliografia: Draghi M. Il Rapporto Draghi in italiano. Il futuro della competitività Europea. Settembre 2024. https://www.eunews.it/2024/09/09/il-rapporto-draghi-in-italiano/ EFPIA. Why is data access important? https://www.efpia.eu/media/602745/efpia_why_is-data-accessimportant.pdf V.1 – 07/11/2025 Pag. 25 | 35 European Commission. Shaping Europe’s digital future. February 2020. https://commission.europa.eu/system/files/2020-02/communication-shaping-europes-digital-futurefeb2020_en_4.pdf European Medicines Agency (EMA). Real-world evidence framework to support EU regulatory decisionmaking: Report on the experience gained with regulator-led studies from September 2021 to February 2023. EMA, 2023. https://www.ema.europa.eu European Medicines Agency. Regulatory Science Strategy to 2025. EMA, 2020. https://www.ema.europa.eu European Union. Programma strategico per il decennio digitale 2030. https://eurlex.europa.eu/IT/legal-content/summary/2030-digital-decade-policy-programme.html Iorio V. Nasce la banca dati sanitaria europea: sarà operativa entro il 2025. EURACTIV Italia, 2022. https://euractiv.it/section/salute/news/nasce-la-banca-dati-sanitaria-europea-sara-operativa-entro-il2025/ Osservatori Digital Innovation. L’innovazione nei processi di ricerca clinica: dai decentralized clinical trial ai real-world data. Politecnico di Milano, 2023. https://www.osservatori.net/report/life-scienceinnovation/innovazione-processi-ricerca-clinica-decentralized-clinical-trial-real-world-data Topol EJ. Deep Medicine. How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again. Basic Books, New York 2019. Topol EJ. The Creative Destruction of Medicine. How the Digital Revolution Will Create Better Health Care. Basic Books, New York 2012. U.S. Food and Drug Administration. Framework for Real-World Evidence. FDA, 2018. https://www.fda.gov V.1 – 07/11/2025 Pag. 32 | 35 L’accesso a piattaforme di dati e database digitali di Silvo Conticello 26 Negli ultimi quindici anni la disponibilità di database genomici e trascrittomici pubblici ha profondamente trasformato la ricerca biomedica. Iniziative internazionali come The Cancer Genome Atlas (TCGA) 27 , il Genotype-Tissue Expression Project (GTEx) 28 , la UK Biobank 29 e Genomics England 30 hanno prodotto e reso accessibili milioni di dati provenienti da sequenziamenti genomici, trascrittomici e clinici di campioni umani. L’accesso a queste risorse permette ai ricercatori di accedere a dati provenienti da popolazioni e contesti patologici differenti, ottenuti in maniera controllata e sistematica. L’utilizzo di dati pubblici consente di ottimizzare le risorse economihe e sperimentali, riducendo la necessità di generare nuovi dataset e promuovendo attivamente la scienza aperta (open science) e la ricerca collaborativa. Per bilanciare la diffusione e l’utilizzo di questi dati con la tutela della privacy dei partecipanti, queste banche dati operano spesso con un modello ad accesso controllato, che si basa su procedure di autorizzazione e sull’uso etico dei dati. La capacità di accedere, gestire e analizzare dati genomici e trascrittomici pubblici rappresenta oggi una competenza chiave per la ricerca biomedica moderna. The Cancer Genome Atlas (TCGA) e Genotype-Tissue Expression Project (GTEx) Tra i più importanti dataset disponibili ci sono il The Cancer Genome Atlas (TCGA) e il Genotype-Tissue Expression Project (GTEx). TCGA è un progetto internazionale volto a caratterizzare in maniera sistematica le alterazioni genomiche, trascrittomiche ed epigenomiche dei tumori umani, al fine di comprendere i meccanismi molecolari alla base della carcinogenesi. TCGA include dati da circa 11.000 pazienti e 33 diversi tipi di cancro. GTEx è una iniziativa che ha l’obiettivo di caratterizzare l’espressione genica e la variabilità genetica in diversi tessuti da persone sane. GTEx include dati provenienti da ~1000 individui deceduti e copre oltre 17.000 campioni di tessuti appartenenti a 54 tipi di tessuti diversi. I dati protetti di entrambi questi progetti sono gestiti e distribuiti attraverso il Database of Genotypes and Phenotypes (dbGaP) 31 , un’infrastruttura dei National Institutes of Health (NIH) statunitensi creata per regolare la distribuzione di dati genomici umani che contengono informazioni sensibili o potenzialmente identificative. L’accesso a tali risorse è soggetto ad autorizzazioni, nel rispetto delle normative di riferimento sulla protezione dei dati personali e sulla ricerca etica. 26 Silvo Conticello, Istituto di Fisiologia Clinica del Consiglio Nazionale delle Ricerche, Istituto per lo Studio, la Prevenzione e la Rete Oncologica (ISPRO) 27 https://www.cancer.gov/about-nci/organization/ccg/research/structural-genomics/tcga. 28 https://gtexportal.org/home/. 29 https://www.ukbiobank.ac.uk/. 30 https://www.genomicsengland.co.uk/. 31 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap/. V.1 – 07/11/2025 Pag. 33 | 35 Come Ottenere l’Accesso ai Dati tramite dbGaP Per ottenere l’accesso ai dataset di TCGA e GTEx, è indispensabile che il ricercatore richiedente disponga di un account eRA Commons 32 attivo e affiliato a un’istituzione scientifica riconosciuta dal NIH. Per ottenere un account eRA Commons, il referente legale dell’ente deve registrare l’organizzazione sul portale NIH e richiedere l’abilitazione all’accesso ai servizi eRA. Successivamente, i ricercatori affiliati possono ottenere un account personale attraverso l’istituzione, fornendo dati identificativi e conferma dell’appartenenza all’ente. Una volta ottenuto un account personale, il ricercatore può accedere al sistema dbGaP Authorized Access, dove è possibile selezionare i dataset di interesse (ad esempio, l’identificativo "phs000178" per TCGA o "phs000424" per GTEx) e compilare la Controlled Access Request. In questa richiesta, il ricercatore deve specificare gli obiettivi scientifici, fornire una descrizione del progetto di ricerca e indicare le tipologie di dati necessarie. Una volta inviata la domanda, il rappresentante legale dell’istituzione di appartenenza del richiedente deve approvare e firmare il Data Use Certification Agreement (DUC). Successivamente, la richiesta viene esaminata dal Data Access Committee (DAC) competente, un comitato che ha il compito di valutare la conformità dell’uso proposto con le finalità dichiarate e con le politiche di utilizzo dei dati stabilite dal NIH. Questo documento stabilisce i termini legali e gli obblighi relativi alla sicurezza dei dati, al loro uso esclusivo per scopi di ricerca biomedica e al divieto assoluto di qualsiasi tentativo di reidentificazione dei soggetti coinvolti. Una volta che la richiesta viene approvata, l’accesso ai dati è garantito attraverso le credenziali NIH o mediante token temporanei generati da dbGaP. Questi permettono di scaricare i file necessari (che possono includere sequenze genomiche, dati di espressione RNA-seq, profili di metilazione o informazioni cliniche associate) attraverso il Genomic Data Commons (GDC) Data Portal 33 o il GDC Data Transfer Tool. Le autorizzazioni sono concesse per un anno e sono soggette a rinnovo. Infine, è fondamentale che i dati vengano conservati in infrastrutture conformi alle linee guida NIH in materia di sicurezza e privacy, con accesso ristretto al solo personale autorizzato. È importante notare che i dataset pubblici (open access) di TCGA e GTEx, che comprendono dati aggregati, sono invece liberamente accessibili tramite i rispettivi portali senza necessità di autorizzazione preventiva. Piattaforme Cloud per l’Analisi Genomica L’enorme volume e la complessità dei dati genomici hanno reso indispensabile lo sviluppo di infrastrutture computazionali basate su architetture cloud. Questi ambienti consentono di eseguire analisi avanzate accedendo ai dati direttamente nel cloud, senza la necessità di scaricarli localmente. Questo approccio garantisce sicurezza, tracciabilità e conformità alle normative di riferimento sulla protezione dei dati sensibili. Esempi di piattaforme di riferimento approvate dal National Cancer Institute (NCI) includono il Cancer Genomics Cloud (CGC) 34 , sviluppato da Seven Bridges, Terra 35 , 32 https://public.era.nih.gov/commons/. 33 https://portal.gdc.cancer.gov/. 34 https://www.cancergenomicscloud.org/ 35 https://terra.bio/ V.1 – 07/11/2025 Pag. 34 | 35 sviluppato da Broad Institute, Verily e Microsoft, e ISB-CGC 36 , gestito dall’Institute for Systems Biology su Google Cloud. Queste piattaforme eliminano i limiti di archiviazione e trasferimento dati, semplificano la gestione delle credenziali dbGaP e favoriscono la collaborazione distribuita tra gruppi di ricerca. In prospettiva, l’adozione di questi portali è un passo fondamentale verso una ricerca genomica riproducibile, accessibile e conforme agli standard FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Come Utilizzare le Piattaforme Cloud: un Focus su CGC L’utilizzo di ambienti cloud come il Cancer Genomics Cloud (CGC) si basa su un modello organizzato in workspace, ovvero ambienti di progetto in cui è possibile combinare dati, codici e risorse computazionali in modo riproducibile. Per iniziare, dopo aver ottenuto l’autorizzazione da dbGaP, l’utente deve collegare il proprio account NIH o eRA Commons alla piattaforma cloud. Il sistema riconosce automaticamente le credenziali e concede l’accesso ai dataset autorizzati. All’interno di un workspace, i dati possono essere importati direttamente dal Genomic Data Commons (GDC) o da altri repository. L’analisi avviene tramite workflow preconfigurati, descritti in linguaggi standard come CWL (Common Workflow Language) o WDL (Workflow Description Language), che garantiscono la portabilità dei processi. Oltre a CWL e WDL, anche linguaggi di scripting tradizionali (Python, R, Bash) sono supportati. Le piattaforme mettono a disposizione un’ampia gamma di strumenti bioinformatici (come STAR, GATK, DESeq2) e offrono la possibilità di integrare tool personalizzati tramite Container Docker. Le risorse computazionali vengono allocate dinamicamente, consentendo di eseguire analisi scalabili senza dover gestire un’infrastruttura locale. Ogni esecuzione è documentata da un sistema di metadata tracking che registra versioni del codice e parametri, favorendo la riproducibilità. I risultati possono essere esportati o analizzati ulteriormente in ambienti integrati come JupyterLab o RStudio Server, disponibili all’interno della stessa piattaforma. L’uso del Cancer Genomics Cloud (CGC) avviene secondo un modello a consumo, con costi legati all’utilizzo delle risorse di calcolo, allo spazio di archiviazione dei dati e al trasferimento dei file. Molti progetti accademici possono beneficiare di crediti gratuiti o sovvenzionati dal National Cancer Institute (NCI), mentre l’accesso diretto ai dataset TCGA presenti sulla piattaforma non comporta costi di download. UK Biobank La UK Biobank 37 rappresenta una delle più vaste risorse di dati biomedici al mondo, comprendendo informazioni sanitarie, fenotipiche, ambientali e genetiche di circa 500.000 partecipanti nel Regno Unito. L’accesso ai dati è concesso esclusivamente a ricercatori che conducono progetti di ricerca con finalità mediche o di salute pubblica e che dimostrano di rispettare gli standard etici e legali stabiliti dalla Biobank. Come Ottenere l’Accesso alla UK Biobank Per ottenere l’accesso, il primo passo per un ricercatore è registrarsi al portale ufficiale della UK Biobank e creare un Researcher Account. Successivamente, è necessario compilare un modulo di richiesta (Application Form) nel quale vengono dettagliati gli obiettivi scientifici, la metodologia prevista e le tipologie di dati richiesti. L’istituzione del richiedente deve inoltre designare un rappresentante legale autorizzato a firmare il Material Transfer Agreement (MTA), un contratto vincolante che disciplina le 36 https://isb-cgc.appspot.com/ 37 https://www.ukbiobank.ac.uk/ V.1 – 07/11/2025 Pag. 35 | 35 modalità di utilizzo e conservazione dei dati. La domanda viene poi valutata dal UK Biobank Access Management Team e dal suo Ethics and Governance Council. Una volta approvata, l’autorizzazione ha una durata tipica di 36 mesi ed è rinnovabile. L’uso dei dati è subordinato al pagamento di una data access fee, il cui importo varia in funzione del volume e del tipo di dati richiesti. Come Utilizzare la Piattaforma di Analisi della UK Biobank (RAP) L’analisi dei dati della UK Biobank viene effettuata principalmente all’interno della UK Biobank Research Analysis Platform (RAP), un ambiente computazionale cloud sicuro sviluppato da DNAnexus e ospitato su Amazon Web Services (AWS). Dopo l’approvazione del progetto, l’utente riceve l’accesso alla RAP, dove ogni progetto è organizzato in un workspace isolato. Una regola fondamentale della RAP è che i dati non possono essere scaricati localmente; tutte le analisi devono essere eseguite nel cloud per garantire la massima sicurezza. All’interno della piattaforma, i ricercatori possono utilizzare strumenti analitici preinstallati o personalizzare il proprio ambiente tramite notebook JupyterLab, RStudio o terminali Linux. La RAP offre un’integrazione diretta con i principali pacchetti bioinformatici (come Python, R, PLINK, Hail) e consente di caricare script personalizzati per analisi su larga scala. Le risorse computazionali possono essere scalate dinamicamente, e i risultati possono essere esportati solo dopo una revisione di conformità (data export review). Ogni analisi è documentata attraverso un audit trail, assicurando la piena riproducibilità. Genomics England e la National Genomic Research Library Genomics England 38 gestisce la National Genomic Research Library, che include i dati generati dal 100,000 Genomes Project e da altri programmi genomici promossi dal National Health Service (NHS). L’accesso a questi dati è riservato a ricercatori accreditati che presentano progetti con un chiaro valore medico. Come Ottenere l’Accesso a Genomics England La procedura di accesso prevede la registrazione del progetto all’interno del portale del Genomics England Research Environment (RE) 39 . Nella richiesta, è necessario indicare il titolo, gli obiettivi scientifici, la tipologia di dati richiesti e la metodologia di analisi. Le richieste vengono esaminate da un Access Review Committee (ARC) indipendente, composto da esperti scientifici e rappresentanti dei pazienti, che valuta la pertinenza del progetto con le finalità della National Genomic Research Library. Come Utilizzare il Genomics England Research Environment (RE) Una volta approvata la richiesta, l’accesso ai dati avviene esclusivamente all’interno del Research Environment (RE), una piattaforma cloud sicura dove i dati disidentificati vengono analizzati senza possibilità di esportazione diretta. All’interno del RE, ogni progetto viene allocato in un workspace isolato. Gli utenti possono utilizzare strumenti preinstallati per l’analisi genomica e bioinformatica o eseguire workflow personalizzati tramite container Docker. Qualsiasi esportazione di risultati deve passare attraverso un sistema di controllo denominato Airlock, che verifica che i materiali in uscita contengano solo risultati aggregati, statistiche o dati derivati, privi di informazioni sensibili o identificabili. Questo modello garantisce il massimo livello di protezione dei dati, permettendo al contempo di condurre analisi complesse su dataset di dimensioni estremamente elevate. 38 https://www.genomicsengland.co.uk/ 39 https://research.genomicsengland.co.uk/