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Risparmiare anni di perdita con la diagnosi precoce dell'Alzheimer

AI brain early alzheimer detection

Se la cura della demenza fosse una nazione, sarebbe la 21a economia del mondo. Nel 2018, il governo USA ha speso 277 miliardi di dollari per prendersi cura degli americani con morbo di Alzheimer (MA).


I pazienti iniziano con il perdere i ricordi ma, mentre il cervello degenera lentamente, alla fine perdono la capacità di portare avanti una conversazione o di rispondere al loro ambiente. Tutto questo accade mentre i loro caregiver assistono impotenti allo svanire del loro familiare.


Nel 2050, si prevede che 152 milioni di persone avranno un qualche tipo di demenza e attualmente non esiste una cura. I ricercatori hanno trovato un modo per avvicinarsi di più ad una cura creando una tecnica che individua la malattia proprio all'inizio. Con un rilevamento precoce, il trattamento arriva prima. Questo metodo proposto potrebbe rallentare o addirittura impedire la progressione del MA, dando ai pazienti qualche anno in più di vita sana.


Tutti i giorni gli scienziati escogitano nuovi modi per curare le malattie, permettendo alle persone di vivere più a lungo. Tuttavia, poiché le malattie neurodegenerative sono correlate all'età, la popolazione anziana sta diventando più incline a malattie come il Parkinson e i MA. Oggi, gli scienziati prevedono il rischio di MA con neuroscansioni, genetica e informazioni cliniche.


Le tecniche di neuroscansione sono efficaci nel monitorare l'atrofia cerebrale, come le perdite nell'ippocampo. Tuttavia, non sono in grado di prevedere un alto rischio futuro di atrofia. E a causa della diversità del MA, è difficile prevedere la malattia semplicemente guardando la genetica o la rappresentazione clinica.


La maggior parte dei pazienti iniziano dai problemi di memoria, ma alcuni possono iniziare con deficit del linguaggio o spaziali. Una volta che i pazienti iniziano a mostrare i sintomi del MA, molti dei loro neuroni sono già degenerati. È necessaria una tecnica in grado di prevedere con precisione e rapidamente un futuro con il MA.


Per scoprire una tecnica che identifica i pazienti ad alto rischio il più presto possibile, i ricercatori hanno creato un algoritmo. Hanno quindi addestrato il loro algoritmo su 800 persone, che vanno da quelle sane a quelle con un lieve deficit cognitivo, a quelle con MA. Combinando il quadro clinico dei soggetti con il loro livello di prestazioni cognitive, i ricercatori sono riusciti a creare un metodo 'grezzo' che prevede la prognosi del MA.


Hanno anche scoperto che, combinando le scansioni cliniche e strutturali dei pazienti con le loro informazioni genetiche, si potrebbe predire con successo la prognosi. Dopo ulteriori test, hanno dimostrato che la combinazione tra risonanza magnetica e dati clinici ha fornito una previsione accurata di un futuro con MA.


In futuro, i medici potrebbero usare questa tecnica come un metodo precoce per diagnosticare i pazienti e dare ai loro caregiver ancora qualche anno con i loro cari. Tuttavia, prima che questo possa accadere, i ricercatori devono fare più validazione. La coorte di pazienti con decadimento cognitivo lieve era formata solo da 79 persone.


Per ottenere una migliore rappresentazione dei sintomi e delle immagini cerebrali di questi pazienti, l'algoritmo deve essere addestrato e testato su una coorte più ampia. Detto questo, lo studio può essere usato come base per i ricercatori che studiano altre malattie neurodegenerative come il Parkinson. Presto, milioni di neuroni non dovranno morire perché un medico possa sapere che c'è un problema.

 

 

 


Fonte: Edo Ighodaro in Hippocrates Med Review (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Referenze:

  • Nikhil Bhagwat, Joseph D. Viviano, Aristotle N. Voineskos, M. Mallar Chakravarty. Modeling and prediction of clinical symptom trajectories in Alzheimer’s disease using longitudinal data. PLoS, 14 Sep 2018, DOI: 10.1371/journal.pcbi.1006376
  • McGill University. AI Could Predict Cognitive Decline Leading to Alzheimer’s. NeuroscienceNews, 4 Oct 2018.

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Nota: L'articolo potrebbe riferire risultati di ricerche mediche, psicologiche, scientifiche o sportive che riflettono lo stato delle conoscenze raggiunte fino alla data della loro pubblicazione.


 

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