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Cabrera-Umpierrez, Maria FernandaAutor o CoautorGonzález Martínez, SergioAutor o CoautorMunoz Blanco, Jose LuisAutor o Coautor

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3 de diciembre de 2025
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Artículo
Sí

The BRAINTEASER Datasets: Clinical, Wearable and Environmental Data for ALS & MS Progression Modeling

Publicado en: Scientific Data. 12 (1): 1854- - 2025-11-21 12(1), DOI: 10.1038/s41597-025-06095-1

Autores:

Faggioli, Guglielmo; Menotti, Laura; Marchesin, Stefano; Trescato, Isotta; Ahmad, Lara; Aidos, Helena; Alungulese, Anca Loredana; Bellazzi, Riccardo; Bergamaschi, Roberto; Birolo, Giovanni; Bosoni, Pietro; Cabrera-Umpierrez, Maria Fernanda; Cavalla, Paola; Chio, Adriano; Dagliati, Arianna; De Carvalho, Mamede; Fariselli, Piero; Garcia Dominguez, Jose Manuel; Gonzalez Martinez, Sergio; Gromicho, Marta; Guazzo, Alessandro; Jovanovic, Aleksandar; Kostic, Borko; Longato, Enrico; Madeira, Sara C; Manera, Umberto; Munoz Blanco, Jose Luis; Tavazzi, Eleonora; Tavazzi, Erica; Trasobares Iglesias, Elena; Urosevic, Vladimir; Vettoretti, Martina; Di Nunzio, Giorgio Maria; Silvello, Gianmaria; Di Camillo, Barbara; Ferro, Nicola
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Afiliaciones

Azienda Osped Unv Citta Salute & Sci, Turin, Italy - Autor o Coautor
Belit, Belgrade, Serbia - Autor o Coautor
CNR, Inst Cognit Sci & Technol, Rome, Italy - Autor o Coautor
Gregorio Maranon Hlth Res Inst, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Gregorio Maranon Hosp Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Gregorio Maranon Univ Hosp, ALS & Neuromuscular Disorders Dept, Madrid, Spain - Autor o Coautor
IRCCS Mondino Fdn, Pavia, Italy - Autor o Coautor
Univ Lisbon, Fac Ciencias, LASIGE, Lisbon, Portugal - Autor o Coautor
Univ Lisbon, Fac Med, Lisbon, Portugal - Autor o Coautor
Univ Padua, Dept Informat Engn, Padua, Italy - Autor o Coautor
Univ Pavia, Dept Elect Comp & Biomed Engn, Pavia, Italy - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Life Supporting Technol, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Turin, Rita Levi Montalcini Dept Neurosci, Turin, Italy - Autor o Coautor
Univ Turin, Turin, Italy - Autor o Coautor
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Resumen

Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and multiple sclerosis (MS) are debilitating diseases with unpredictable progression. Artificial Intelligence-based tools for modelling disease progression could significantly improve the quality of life for patients and caregivers while supporting clinicians in delivering more personalized and timely care. However, the limited availability of data hinders the development, testing, and reproducibility of such predictive tools. To address this challenge, we curated, in the context of the H2020 BRAINTEASER project, four datasets containing clinical data from a total of 2,290 ALS patients and 723 MS patients. These datasets also include environmental data and information collected through wearable devices. Unlike most existing resources, the BRAINTEASER datasets are gathered from clinical practice, offering a more accurate representation of the data that an AI progression prediction tool would encounter in real-world scenarios. In addition to manual and automated data quality checks, the research community has validated the datasets through three editions of the intelligent Disease Progression Prediction challenges held within the Conference and Labs of the Evaluation Forum (CLEF).
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Palabras clave

Amyotrophic lateral sclerosisArtificial intelligenceDisease progressionHumansMultiple sclerosisWearable electronic devices

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Scientific Data debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 15/136, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Multidisciplinary Sciences.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-05:

  • WoS: 1
  • Scopus: 1
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-05:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 4 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Italy; Portugal; Serbia.

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Reconocimientos ligados al ítem

This work was supported by the BRAINTEASER Project, as part of the European Union Horizon 2020 Research and Innovation Program under Grant Agreement no. GA101017598.
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