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Varie misure del paziente favoriscono la diagnosi precoce dell'Alzheimer
Il progetto Europeo PredictAD, guidato dal ricercatore principale Jyrki Lötjönen del VTT Technical Research Centre della Finlandia, ha sviluppato uno strumento di supporto decisionale per la diagnosi oggettiva dell'Alzheimer.
Lo strumento mette a confronto le misure di un paziente con quelle di altre persone disponibili in grandi database e fornisce un indice semplice circa la gravità della malattia. Il progetto ha dimostrato che lo strumento migliora l'accuratezza della diagnosi e la fiducia dei medici nella loro decisione, facendo una diagnosi più precoce possibile.
La demenza è stato recentemente identificata come una priorità sanitaria in Europa e negli Stati Uniti. L'Alzheimer, la causa più comune di demenza, vale da sola circa l'1% del prodotto interno lordo (PIL) di tutto il mondo e il numero delle persone colpite raddoppierà nei prossimi 20 anni. La diagnosi precoce è la chiave della soluzione del problema perché i trattamenti di questa malattia irreversibile devono essere iniziati nella fase iniziale per essere efficienti.
Le attuali linee guida della diagnostica della malattia sottolineano il ruolo di vari biomarcatori, che comprendono misure di risonanza magnetica (MRI), tomografia ad emissione di positroni (PET), biomarcatori del liquido cerebrospinale (CSF) e biomarcatori genetici oltre alla compromissione evidente della memoria. Nessuna di queste misure da sola fornisce sufficienti informazioni per la diagnostica. Attualmente, i medici formulano la diagnosi finale, combinando misure eterogenee con informazioni provenienti da interviste del paziente e dei parenti. Questo processo implica un ragionamento soggettivo e richiede grandi competenze ai medici.
Gli ospedali moderni hanno enormi riserve di dati contenenti informazioni che nessuno ha mai estratto. Per esempio, l'ippocampo è una struttura centrale della memoria (ed è colpito dall'Alzheimer) e i database di immagini MRI del cervello contengono informazioni sulla variabilità normale dell'ippocampo nelle persone sane e in quelle ammalate. Queste informazioni possono essere utilizzate nella diagnostica con modellazione matematica sistematica.
PredictAD ha progettato un approccio totalmente nuovo per la misurazione oggettiva dello stato del paziente. Questo sistema di supporto decisionale, sviluppato in stretta collaborazione con i medici, mette a confronto le misurazioni del paziente con misurazioni di altre persone presenti in banche dati di grandi dimensioni e offre alla fine un indice e una rappresentazione grafica che riflette lo stato del paziente. L'indice è un barometro della malattia che prepara il terreno a decisioni più concrete ed oggettive. La rappresentazione grafica fornisce al medico un colpo d'occhio informativo sullo stato del paziente in confronto a centinaia di altre persone, alcune con la malattia e alcune sane.
"Lo strumento PredictAD fornisce una nuova opzione per supportare il processo decisionale, fornendo informazioni oggettive sul paziente", dice il Prof. Hilkka Soininen dell'Università della Finlandia orientale, che ha guidato la validazione clinica del progetto.
Il Prof. Gunhild Waldemar del Copenhagen University Hospital di Rigshospitalet sottolinea l'importanza della ricerca per l'Alzheimer: "Una diagnostica efficace e precoce in combinazione con i nuovi farmaci in via di sviluppo e una precoce cura psicosociale possono ritardare l'istituzionalizzazione dei pazienti, ridurre la sofferenza ed i costi per la società. E' stato calcolato che ritardare l'insorgenza della malattia di cinque anni potrebbe dimezzare i costi dell'Alzheimer e ritardarne l'insorgenza e la progressione di un solo anno ridurrebbe il numero di casi di circa il 10%".
Questo studio è stato supportato dal progetto "From patient data to personalized healthcare in Alzheimer's disease" (PredictAD) con finanziamenti della Commissione Europea nell'ambito del 7° programma quadro.
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Fonte: Materiale del VTT Technical Research Centre della Finlandia.
Riferimento: J. Mattila, J. Koikkalainen, A. Virkki, A. Hviid-Simonsen, M. van Gils, G. Waldemar, H. Soininen, J. Lötjönen, The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Disease State Fingerprint for Evaluating the State of Alzheimer's Disease in Patients. Journal of Alzheimer's Disease, 27: 163-176, 2011.
Pubblicato in ScienceDaily il 15 dicembre 2011 - Traduzione di Franco Pellizzari.
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