Ricerche

Ricercatori della Mayo Clinic hanno proposto un nuovo modello per mappare i sintomi del morbo di Alzheimer (MA) sull'anatomia cerebrale. Questo modello è stato sviluppato applicando l'apprendimento automatico ai dati di scansione del cervello dei pazienti.

Esso usa l'intera funzione del cervello piuttosto che quella di regioni cerebrali o reti specifiche, per spiegare la relazione tra anatomia cerebrale ed elaborazione mentale. I risultati sono pubblicati su Nature Communications.

"Questo nuovo modello può far avanzare la nostra comprensione di come funziona il cervello e cosa si rompe durante l'invecchiamento e nel MA, fornendo nuovi modi per monitorare, prevenire e curare i disturbi della mente", afferma David Jones MD, neurologo della Mayo, primo autore dello studio.

Il MA è in genere descritto come un problema di elaborazione proteica. Le proteine ​​tossiche amiloide e tau si depositano in aree del cervello, causando l'avaria dei neuroni che si traduce in sintomi clinici come la perdita di memoria, la difficoltà a comunicare e la confusione.

Tuttavia, non è ancora chiara la relazione tra sintomi clinici, modelli di danno cerebrale e anatomia cerebrale. Le persone possono anche avere più di una malattia neurodegenerativa, rendendo difficile la diagnosi. La mappatura del comportamento cerebrale con questo modello computazionale può dare nuova prospettiva ai medici.

Il nuovo modello è stato sviluppato usando misurazioni del glucosio cerebrale con la tomografia a emissione di positroni e fluorodesossiglucosio (FDG-PET) eseguita a 423 partecipanti allo studio che erano cognitivamente compromessi e coinvolti nello Study of Aging della Mayo Clinic e del suo centro di ricerca sul MA.

La FDG-PET è una scansione che mostra come il glucosio alimenta delle parti del cervello. Le malattie neurodegenerative, come il MA, la demenza da Corpi di Lewy e quella frontotemporale, ad esempio, hanno diversi modelli di uso del glucosio.

Il modello comprime l'anatomia cerebrale complessa pertinente dei sintomi della demenza in un quadro concettuale e codificato a colori che mostra aree del cervello associate ai disturbi neurodegenerativi e alle funzioni mentali. I modelli di scansione mostrati nel modello sono legati ai sintomi sperimentati dai pazienti.

La capacità predittiva del modello per i cambiamenti associati alla fisiologia del MA è stata convalidata in 410 persone. Una validazione aggiuntiva è stata ottenuta  analizzando una grande quantità di dati dall'invecchiamento normale e dalle sindromi di demenza, puntando la memoria, le funzioni esecutive, il linguaggio, il comportamento, il movimento, la percezione, la conoscenza semantica e le abilità visuospaziali.

I ricercatori hanno scoperto che il 51% della variabilità negli schemi di uso del glucosio in tutto il cervello dei pazienti con demenza potrebbe essere spiegato solo con 10 schemi. Ogni paziente ha una combinazione unica di questi 10 schemi di glucosio cerebrale, che sono legati al tipo dei loro sintomi.

Nel lavoro che è seguito, il programma di intelligenza artificiale (AI) del dipartimento di neurologia della Mayo Clinic, diretto dal dott. Jones, sta usando questi 10 schemi per lavorare sui sistemi AI che aiutano a interpretare le scansioni del cervello dei pazienti che vengono valutati per il MA e le sindromi correlate.

Il dott. Jones conclude:

"Questo nuovo modello computazionale, con più convalida e supporto, ha il potenziale di riorientare gli sforzi scientifici per concentrarsi sulle dinamiche nella biologia dei sistemi complessi nello studio della mente e della demenza, piuttosto che principalmente sulle proteine ​mal ripiegate.

"Se le funzioni mentali rilevanti per il MA vengono eseguite in modo distribuito in tutto il cervello, è necessario un nuovo modello di malattia come quello che stiamo proponendo. Pensiamo che questo modello possa potenzialmente influenzare la diagnostica, i trattamenti e la comprensione fondamentale della neurodegenerazione e le funzioni mentali in generale".