Siamo vicini ad anticipare la diagnosi e migliorare la prognosi dei malati di Alzheimer
Un team di ricercatori della University of Southern California (USC) ha sviluppato un’intelligenza artificiale in grado di rilevare i segni precoci della malattia di Alzheimer ben prima della sua manifestazione clinica. Secondo questa ricerca alcuni segni predittivi della malattia sarebbero "nascosti" nei dati medici del paziente. Lo studio è stato pubblicato su Frontiers in Aging Neuroscience.
Ad oggi, le cause della malattia di Alzheimer non sono note con chiarezza e certezza. L'età è ovviamente il fattore di rischio più importante per lo sviluppo di questa malattia, ma non è l'unico. Altri fattori entrano in gioco e interagiscono per creare un ambiente favorevole all'insorgenza di questa demenza. Si ritiene che la maggior parte dei casi di Alzheimer derivi da complesse interazioni tra fattori genetici e altri fattori non ancora ben compresi.
I test clinici diagnostici per questa patologia si basano sullo studio dello stato cognitivo del paziente. Tuttavia, in generale, quando i pazienti cominciano a mostrare segni di perdita di memoria, la malattia è ben consolidata. Per questo motivo sarebbe utile individuare la demenza in una fase precoce, ben prima della comparsa dei sintomi, in modo che possa essere gestita con farmaci e altri mezzi per rallentarne la progressione.
Sviluppando un sistema di intelligenza artificiale, un gruppo di ricercatori dell'USC ha identificato potenziali marcatori ematici per la malattia di Alzheimer che potrebbero aiutare a diagnosticare precocemente la demenza e monitorare la sua progressione nei pazienti in modo non invasivo. Questo metodo è stato sviluppato da Greg Ver Steeg, Assistant Professor of Computer Science Research presso l'USC Institute for Information Science.
Lo studio è stato condotto in un periodo di un anno e ha esaminato i dati medici di 829 persone anziane. I dati provenivano da un ampio database di informazioni sui malati di Alzheimer. I partecipanti sono stati suddivisi in tre categorie: stato cognitivo normale, declino cognitivo lieve e malattia di Alzheimer confermata. I dati includevano più di 400 biomarcatori, tra cui dati di brain imaging, dati genetici, esami del sangue, ecc. L'analisi di questi dati con l'algoritmo ideato da Ver Steeg ha mostrato l'emergere di insiemi di fattori correlati. Le placche amiloidi e la proteina Tau sono fattori importanti, ma sembra non siano gli unici ad essere strettamente correlati alla malattia. L’analisi organica della salute cardiovascolare, dei livelli ormonali, del metabolismo e delle risposte del sistema immunitario ha consentito di mettere a fuoco segni precoci di Alzheimer. Ad esempio, il livello di vitamina B12 nel sangue e quello delle metalloproteasi.
Con questo studio e con l'aiuto di questi biomarcatori, sta emergendo una nuova speranza per una diagnosi precoce del morbo di Alzheimer e un miglioramento della sua prognosi. Gli studiosi sperano di poter utilizzare questo metodo per trovare segni premonitori “nascosti” di altre malattie, quali ad esempio la schizofrenia e la depressione.
Fonte: Dawson C. USC Researchers Use AI to Detect Early Signs of Alzheimer’s. USC Viterbi School of Engineering. Jan 28, 2019. https://viterbischool.usc.edu