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Nuovo strumento diagnostico per discriminare le demenze

Un nuovo strumento diagnostico per aiutare i medici a distinguere tra l'Alzheimer, la demenza frontotemporale e il decadimento cognitivo lieve è stato presentato come tesi di dottorato dal MD Miguel Ángel Muñoz Ruiz dell'Università della Finlandia Orientale.


Il nuovo metodo consiste di un «Indice di Stato della Malattia» che combina i dati provenienti da più fonti, e di un «Impronta dello Stato della Malattia» che mostra i risultati in formato visivo.


Si stima che oltre 35,6 milioni di persone fossero affette da demenza in tutto il mondo nel 2010. Questo numero aumenterà nei prossimi anni e c'è la necessità di identificare questi pazienti per fornire loro trattamento e assistenza adeguati fin dall'inizio della malattia.


La diagnosi differenziale delle demenze rappresenta una sfida particolare nelle fasi iniziali. Molti studi si sono concentrati sulla previsione della possibile conversione dal deterioramento cognitivo lieve, alla fase di pre-demenza, all'Alzheimer (AD), la malattia di demenza più comune. Sono stati proposti diversi metodi anche per distinguere tra AD e demenza frontotemporale (FTD), un'altra demenza degenerativa relativamente comune. Una diagnosi precoce e precisa di queste due malattie di demenza è necessaria per beneficiare di trattamenti mirati e influenzare i meccanismi della malattia.


Negli ultimi anni, sono stati fatti importanti progressi soprattutto nello sviluppo di nuovi metodi diagnostici. Diversi biomarcatori e test vengono utilizzati nella pratica clinica, come i biomarcatori del fluido cerebrospinale, i metodi di scansione, l'analisi genetica e i test neuropsicologici.


Tuttavia non è facile fare una diagnosi differenziale a causa della sovrapposizione di risultati clinici e biomarcatori e della componente soggettiva inevitabile quando un medico interpreta tutto questo insieme di dati. Inoltre non esiste un unico biomarcatore o test che possa definire con chiarezza se un paziente è affetto da AD o da FTD.


Questa tesi introduce una nuova combinazione di diversi metodi per la diagnosi differenziale di AD, decadimento cognitivo lieve e FTD, e descrive uno strumento costituito da un «Disease State Index» (Indice di Stato della Malattia) e dalla sua controparte visiva, il «Disease State Fingerprint» (Impronta dello Stato della Malattia). Il Disease State Index comprende tutti i dati provenienti da più fonti, tenendo conto del metodo o test più rilevante, e il Disease State Fingerprint mostra i risultati in formato visivo, facile da interpretare.


Il software combina i dati provenienti da più fonti, come test psicologici e risonanza magnetica del cervello, e li usa per creare un Disease State Index. L'indice è un valore numerico compreso tra 0 e 1. In una persona sana, l'indice è vicino a 0, mentre un indice vicino a 1 è indicatore di una demenza. Il Disease State Fingerprint mostra i risultati in un formato facile da interpretare, in cui i principali risultati sono chiaramente indicati per colore e dimensione.


Con l'aiuto del nuovo strumento diagnostico, i medici potrebbero sapere quali metodi sono più rilevanti per profilare un paziente con una certa demenza, cioè se si tratta di decadimento cognitivo lieve, FTD o AD, e già alla prima visita, il medico potrebbe fare una prima diagnosi per iniziare il trattamento e dare assistenza al paziente.

 

 

 

 

 


FonteUniversity of Eastern Finland  (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti

  1. Miguel Ángel Muñoz Ruiz et al. Disease Fingerprint in frontotemporal degeneration with reference to Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. J Alzheimers Dis., January 2013 DOI: 10.3233/JAD-122260
  2. Miguel Ángel Muñoz-Ruiz, Päivi Hartikainen, Juha Koikkalainen, Robin Wolz, Valtteri Julkunen, Eini Niskanen, Sanna-Kaisa Herukka, Miia Kivipelto, Ritva Vanninen, Daniel Rueckert, Yawu Liu, Jyrki Lötjönen, Hilkka Soininen. Structural MRI in Frontotemporal Dementia: Comparisons between Hippocampal Volumetry, Tensor-Based Morphometry and Voxel-Based Morphometry. PLoS ONE, 2012; 7 (12): e52531 DOI: 10.1371/journal.pone.0052531

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