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Ricerche

Due tecnologie che possono facilitare la diagnosi di demenza, a medici e pazienti

Con milioni di anziani che potranno sviluppare l'Alzhiemer nei prossimi decenni, i ricercatori stanno creando nuovi sistemi per diagnosticare la malattia.

AI brain early alzheimer detection

Ogni anno, migliaia di famiglie sono costrette ad affrontare una realtà straziante: qualcuno che amano ha la demenza. Solo negli Stati Uniti, oltre 5 milioni di over-65 vivono con la demenza, e quel numero dovrebbe crescere a 14 milioni entro il 2060. La forma più comune di demenza è il morbo di Alzheimer (MA), causato dai cambiamenti nel cervello che sono al momento irreversibili.


I medici dovrebbero vedere un numero senza precedenti di pazienti con demenza nei prossimi decenni, e i ricercatori della Boston University (BU) stanno sviluppando nuove tecnologie per aiutarli a diagnosticare, prevedere e monitorare i cambiamenti cognitivi.


Poiché la demenza può causare sintomi che variano tra una persona e l'altra, compresi i problemi con la memoria, il linguaggio e la comunicazione, il ragionamento sano e altri deterioramenti cognitivi, la diagnosi è una sfida per i medici. Due studi (uno che usa l'intelligenza artificiale per prevedere l'insorgenza della demenza e l'altro che usa la tecnologia a casa per tenere traccia dei progressi del paziente) si propongono di aiutare a diagnosticare accuratamente il declino cognitivo di una persona.


Sapere se una persona ha la demenza o una condizione diversa che è curabile può aiutare i medici a prendersi cura dei pazienti nel modo più rapido ed efficiente possibile.

 

Prevedere l'Alzheimer con l'intelligenza artificiale

Per diagnosticare la demenza, i medici eseguono in genere test cognitivi su attenzione, memoria, risoluzione dei problemi e altre abilità, insieme a un esame fisico, esami del sangue e scansioni cerebrali. Questa batteria di valutazioni può aiutare a determinare se i problemi di memoria di una persona sono causati dal MA o da un'altra forma di demenza.


"I pazienti entrano nello studio e i medici devono cercare di capire dove cadono nello spettro della demenza"
, afferma Vijaya Kolachalama, professore assistente della BU ed esperto nell'uso dei computer per aiutare le diagnosi mediche.


Lui e il suo team hanno sviluppato un algoritmo di apprendimento profondo che, per la prima volta, tenta di prevedere dove una persona cade sullo spettro della demenza e identifica se la loro perdita di memoria è dovuta a demenza o altri motivi. Il modello di computer, che Kolachalama alla fine vorrebbe vedere usato negli ospedali e negli studi dei medici, fa previsioni basate su informazioni sul paziente, sintomi, punteggi delle prestazioni cognitive del test e scansioni cerebrali.


La tecnologia, supportata dalla Karen Toffler Charitable Trust, è in fase di sviluppo da anni e ha superato una serie di test per convalidare i risultati. Nel 2020, il team di ricerca di Kolachalama, che comprende Rhoda Au, prof.ssa di anatomia e neurobiologia e responsabile di neuropsicologia per il Framingham Heart Study, ha scoperto che l'algoritmo ha fatto meglio degli esperti nel produrre la diagnosi di MA. Le ultime scoperte fanno avanzare questo lavoro e sono pubblicate su Nature Communications.


"Abbiamo scoperto che il modello è clinicamente rilevante", afferma Kolachalama, ed è il modello più vicino di ogni altro a imitare ciò che accade in un ambiente medico nella vita reale. "Questo documento sottolinea il significato clinico di ciò che abbiamo fatto".


Per testare l'accuratezza delle previsioni del modello rispetto all'esperienza di neurologi e specialisti che interpretano le scansioni cerebrali e i risultati dei test cognitivi, il team di ricerca ha messo fianco a fianco 100 casi diagnostici, mettendo i modelli di computer in diretta concorrenza con i medici. Dopo aver analizzato ogni caso, il team ha scoperto che il loro modello ha identificato una persona con cognizione normale, lieve compromissione cognitiva, MA e demenza non-MA con lo stesso livello di accuratezza, e talvolta anche meglio, dei medici.


"Vogliamo assicurarci che lo strumento possa essere accolto dai medici", afferma Kolachalama.


Ora, con risultati promettenti, lui e il team di ricerca stanno pianificando di avviare un altro studio comparativo in una clinica. Un esperto prenderebbe la sua decisione in base ai test standard, così come il modello, e quindi potrebbero confrontare i risultati, un passo di fondamentale importanza prima di potenziali studi clinici e un lancio completo del mondo reale.


In futuro, Kolachalama spera che la sua tecnologia possa non solo accelerare il processo di test, ma anche aiutare a colmare le lacune nelle cure in alcuni luoghi che hanno meno accesso agli specialisti che trattano i disturbi della memoria.


"Boston, ad esempio, ha davvero buoni esperti in grado di diagnosticare il MA, e poiché il modello sta facendo proprio quel lavoro, potrebbe potenzialmente ridurre al minimo il loro carico di lavoro clinico servendo come strumento di assistenza", afferma. "Ci sono luoghi in cui le persone non hanno accesso alla risonanza magnetica o ad altri strumenti, quindi il nostro modello può essere più prezioso in quegli ambienti".

 

Tracciamento della memoria a lungo termine

Mentre Kolachalama spera di accelerare il processo diagnostico iniziale, un secondo progetto della BU mira ad aiutare i medici e i pazienti a tracciare meglio il declino cognitivo nel tempo. Andrey Vyshedskiy, neuroscienziato e docente della BU, ha sviluppato il Boston Cognitive Assessment (BoCA), un test online gratuito innovativo che le persone possono fare a casa e che dà risultati in minuti.


"Ci sono molte ragioni per cui una persona può avere un deterioramento cognitivo o della memoria", afferma Vyshedskiy, ad esempio, una carenza di vitamina, uno squilibrio dell'ormone tiroideo o altri problemi medici. Lui e il suo team hanno recentemente completato uno studio di controllo su 400 pazienti, 50 con MA clinicamente diagnosticato o demenza lieve, per convalidare l'accuratezza della piattaforma di test. I risultati sono pubblicati in BMC Neurology.


Il BoCA, che può essere eseguito su un computer o un'app per smartphone, richiede circa 10 minuti per essere completato e può essere usato per monitorare la memoria e la cognizione nel corso di settimane o mesi. Le domande testano il richiamo e la memoria di una persona, le capacità motorie, la risoluzione dei problemi e altri parametri che clinicamente si sono dimostrati indicatori utili di demenza o altri problemi di memoria.


Secondo Vyshedskiy, è la prima valutazione cognitiva gratuita che memorizza i risultati per il monitoraggio a lungo termine, quindi una persona può confrontare i suoi risultati per un periodo di tempo; il test BoCA è diverso ogni volta per eliminare ogni possibile curva di apprendimento. I risultati dei test ripetuti possono quindi essere esaminati da un medico.


"Le persone diventano davvero ansiose per la loro memoria e salute del cervello, e quindi questo è un modo per controllare se stessi e stabilire una base", afferma.


Sebbene chiunque possa accedere alla valutazione, il BoCA può anche essere eseguito dai medici di base. Ma se una persona sta facendo la valutazione senza supervisione del proprio medico, Vyshedskiy raccomanda di sostenere il test nello stesso giorno alla stessa ora di ogni settimana per mesi e quindi contattare un professionista sanitario per qualsiasi preoccupazione.


Vyshedskiy afferma che il BoCA sarà particolarmente utile per i medici per monitorare il recupero di un paziente dopo un intervento chirurgico che coinvolge l'anestesia o per valutare lo stato mentale di un paziente nel corso di settimane o mesi mentre inizia ad assumere una nuova medicina o un trattamento.


Vorrebbe anche vedere i ricercatori clinici sfruttare la piattaforma di test gratuiti, poiché il BoCA può essere usato dai ricercatori che conducono studi clinici per terapie o trattamenti per le persone con demenza o MA, per monitorare efficacemente i partecipanti allo studio nel corso di una sperimentazione.

 

 

 


Fonte: Jessica Colarossi in Boston University (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti:

  1. Shangran Qiu, ...[+36], Vijaya Kolachalama. Multimodal deep learning for Alzheimer’s disease dementia assessment. Nature Communications, 20 June 2022, DOI
  2. Andrey Vyshedskiy, ...[+14], Dov Gold. Boston cognitive assessment (BOCA) — a comprehensive self-administered smartphone- and computer-based at-home test for longitudinal tracking of cognitive performance. BMC Neurology, 15 March 2022, DOI
  3. Piattaforma BoCA

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Liberatoria: Questo articolo non propone terapie o diete; per qualsiasi modifica della propria cura o regime alimentare si consiglia di rivolgersi a un medico o dietologo. Il contenuto non rappresenta necessariamente l'opinione dell'Associazione Alzheimer OdV di Riese Pio X ma solo quella dell'autore citato come "Fonte". I siti terzi raggiungibili da eventuali collegamenti contenuti nell'articolo e/o dagli annunci pubblicitari sono completamente estranei all'Associazione, il loro accesso e uso è a discrezione dell'utente. Liberatoria completa qui.

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