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Un sistema basato sulla parola per la diagnosi precoce dell'Alzheimer
Il gruppo di ricercatori ELEKIN.
Il gruppo di ricerca ELEKIN della Università dei Paesi Baschi sta lavorando per sviluppare diverse metodologie non invasive per la diagnosi precoce dell'Alzheimer.
Una delle linee del gruppo di ricerca ELEKIN è l'ingegneria biomedica. Sta sviluppando sistemi di analisi di biosegnali per aiutare il personale medico a fare la diagnosi.
In evidenza, tra gli altri progetti, c'è l'analisi automatica della parlata spontanea: una tecnica diagnostica intelligente, e non invasiva, per la diagnosi precoce dell'Alzheimer. L'ELEKIN sta collaborando con diversi enti e università per sviluppare metodologie per la diagnosi precoce di questo, e altri, disturbi.
L'Alzheimer è la causa più importante di demenza degli anziani: colpisce oltre 35 milioni di persone in tutto il mondo. Si calcola che potrebbe raggiungere proporzioni epidemiche nei paesi sviluppati, a meno di scoprire terapie per curarlo o prevenirlo.
Gli studi condotti finora rivelano che le terapie sono più efficaci quando vengono applicate prima che il cervello sia gravemente danneggiato. Per di più, l'individuazione delle fasi iniziali della malattia può aiutare a sviluppare nuovi trattamenti.
In questo momento, per fare una diagnosi clinica di Alzheimer, sono necessari esami medici, test neuropsicologici, neuroscansioni, analisi del liquido cerebrospinale ed esami del sangue; tutti questi test non solo sono invasivi, ma sono anche molto costosi. Per cui sembra che le tecniche diagnostiche intelligenti, non invasive, potrebbero essere validi strumenti per il rilevamento precoce delle demenze.
L'«Automatic Spontaneous Speech Analysis» (ASSA) è una delle tecniche non invasive, atte ad aiutare a rilevare i disturbi relativi alla demenza, su cui sta lavorando il gruppo di ricerca multidisciplinare ELEKIN della UPV / EHU. Questa metodologia si basa sulla registrazione dei pazienti mentre descrivono una certa esperienza nella propria vita, in un'atmosfera rilassata e piacevole, e sulla misurazione dei vari parametri. Sono ad esempio misurate le pause che il paziente fa quando cerca di ricordare le parole. Così la tecnica viene attuata senza alterare o bloccare la capacità del paziente poiché non percepisce il test come qualcosa di stressante.
I test invasivi possono essere evitati?
Questo lavoro ha lo scopo di fornire ai professionisti clinici strumenti che consentano loro di effettuare diagnosi in modo molto meno invasivo. "Si tratta di quantificare elementi o dettagli che gli specialisti della salute possono vedere a colpo d'occhio. Ma la loro misurazione accurata può aiutarli a diagnosticare disturbi o a seguire in modo più preciso il paziente", ha spiegato Karmele López de Ipiña, coordinatrice del gruppo di ricerca ELEKIN.
Come sostiene la ricercatrice, queste misurazioni possono essere effettuate da personale non tecnico in un ambiente che è normale per il paziente.
Tra gli altri, stanno collaborando allo studio le associazioni dei familiari dei malati di Alzheimer, l'Università di Vic, il Tecnocampus Mataró (Università Pompeu Fabra), il Centro per la Tecnologia Biomedica di Madrid, l'Università di Las Palmas de Gran Canaria e CITA-Alzheimer, un centro per la ricerca e per le terapie avanzate.
I test sono condotti su persone che non hanno sviluppato la malattia, su persone che hanno una storia familiare di essa e su pazienti, in collaborazione con centri medici e attenendosi sempre a criteri etici e ai corrispondenti protocolli. Grazie a questa collaborazione, "è possibile studiare anche la fase preclinica, prima dello sviluppo della malattia", ha sottolineato Ipiña.
A livello internazionale si è fatto molto lavoro in queste linee di ricerca, anche se il sistema ASSA non è ancora usato perché è una tecnica in fase di ricerca e sviluppo. "Verrà il momento in cui avremo il sistema pronto per essere usato di routine per valutare i pazienti", ha concluso Ipiña. "Vogliamo fornire ai medici gli strumenti per rilevare elementi che non possono essere visti a colpo d'occhio. In questo senso, l'analisi automatica di questi segnali li può aiutare".
Fonte: University of the Basque Country (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti:
- Christoph Laske, Hamid R. Sohrabi, Shaun M. Frost, Karmele López-de-Ipiña, Peter Garrard, Massimo Buscema, Justin Dauwels, Surjo R. Soekadar, Stephan Mueller, Christoph Linnemann, Stephanie A. Bridenbaugh, Yogesan Kanagasingam, Ralph N. Martins, Sid E. O'Bryant. Innovative diagnostic tools for early detection of Alzheimer's disease. Alzheimer's & Dementia, 2014; DOI: 10.1016/j.jalz.2014.06.004
- Lopez-de-Ipiña K., J.B. Alonso, C.M. Travieso, J. Solé-Casals, H. Egiraun, M. Faundez-Zanuy, A. Ezeiza, N. Barroso, M. Ecay, P. Martinez-Lage, and U. Martinez-de-Lizardui. On the selection of non-invasive methods based on speech analysis oriented to Automatic Alzheimer Disease Diagnosis. Sensors, 13 (5), 6730-6745, 2013 doi:10.3390/s130506730
- K. Lopez de Ipiña, J. Solé Casals, H. Eguiraun, J.B. Alonso, C.M. Travieso, A. Ezeiza, N. Barroso, M. Ecay Torres, P. Martinez Lage, B. Beitia. Feature selection for spontaneous speech analysis to aid in Alzheimer's disease diagnosis: A fractal dimension approach. Computer Speech & Language, Volume 30, Issue 1, March 2015 doi:10.1016/j.csl.2014.08.002
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