Ricerche

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L'intelligenza artificiale può identificare i cambiamenti nel cervello delle persone che potrebbero avere l'Alzheimer quasi dieci anni prima che i medici possano diagnosticare la malattia solo dai sintomi. La tecnica usa scansioni MRI non invasive per identificare le alterazioni nel collegamento tra aree del cervello.

L'Alzheimer è una malattia neurodegenerativa che è la causa principale della demenza per gli anziani, e porta alla fine alla perdita di memoria e delle funzioni cognitive.

La corsa sta nel diagnosticare la malattia il più presto possibile. Anche se non c'è alcuna cura, i farmaci in sviluppo potrebbero funzionare meglio prima sono dati. Una diagnosi precoce può anche consentire alle persone di iniziare a cambiare stile di vita per aiutare a rallentare la progressione della malattia.

Nel tentativo di arrivare a una diagnosi precoce, Nicola Amoroso e Marianna La Rocca dell'Università di Bari, e i loro colleghi, hanno sviluppato un algoritmo ad apprendimento automatico per individuare i cambiamenti strutturali nel cervello causati dal morbo.

Hanno iniziato addestrando l'algoritmo su 67 scansioni MRI, 38 delle quali provenienti da persone che avevano Alzheimer e 29 da controlli sani. Le scansioni sono state prese dal database dell'Alzheimer's Neuroimaging Initiative della University of Southern California di Los Angeles.

Differenziazione positiva

L'idea era quella di insegnare all'algoritmo a classificare correttamente e discriminare tra il cervello malato e quello sano. I ricercatori hanno diviso ogni scansione del cervello in piccole aree e hanno analizzato la connettività neuronale tra di loro, senza fare alcuna assunzione sulla dimensione ideale di queste regioni per la diagnosi.

Hanno trovato che, quando le aree del cervello confrontate erano di circa 2250/3200 millimetri cubici, l'algoritmo ha classificato con più accuratezza l'Alzheimer. Questo era intrigante, dice La Rocca, poiché questo valore è simile alla dimensione delle strutture anatomiche legate alla malattia, come l'amigdala e l'ippocampo.

Il team ha poi provato l'algoritmo su un secondo set di scansioni provenienti da 148 soggetti. Di questi, 52 erano sani, 48 avevano l'Alzheimer e 48 al momento avevano un lieve deterioramento cognitivo (MCI) ma da 2,5 a 9 anni dopo avevano sviluppato l'Alzheimer.

L'intelligenza artificiale (AI) ha distinto tra un cervello sano e uno con Alzheimer con un'accuratezza dell'86 per cento. E, in modo cruciale, è riuscito anche a dire la differenza tra i cervelli sani e quelli con MCI con una precisione dell'84 per cento.

Ciò dimostra che l'algoritmo potrebbe identificare i cambiamenti nel cervello che portano all'Alzheimer quasi un decennio prima che appaiano i sintomi clinici. I ricercatori sono stati limitati dalle scansioni disponibili dal database, quindi non hanno potuto verificare se l'algoritmo può prevedere l'inizio della malattia anche prima.

Diagnosi precoce

L'Alzheimer è stato collegato alla formazione di placche appiccicose di amiloide-beta e di grovigli neuro-fibrillari nel cervello. "Oggi l'analisi dei fluidi cerebrospinali e le scansioni cerebrali con traccianti radioattivi ci possono mostrare la diffusione di placche e grovigli nel cervello e sono in grado di prevedere in modo relativamente preciso chi ha un rischio alto di sviluppare l'Alzheimer entro 10 anni", afferma La Rocca. "Tuttavia, questi metodi sono molto invasivi, costosi e disponibili solo nei centri altamente specializzati".

Al contrario, la nuova tecnica può distinguere con una precisione simile tra cervelli normali e cervelli di persone con MCI che dopo circa un decennio svilupperanno l'Alzheimer, ma usando una tecnica più semplice, meno costosa e non invasiva. Sarà necessario lavorare di più per distinguere tra le persone con MCI il cui cervello continuerà ad invecchiare normalmente o che potrebbero sviluppare altri tipi di demenza.

I test del sangue che cercano i biomarcatori di Alzheimer potrebbero essere anche più economici e più semplici della nuova tecnica, ma nessuno è ancora sul mercato. "Non ci sono test del sangue per l'Alzheimer", dice Goran Šimić dell'Università di Zagabria in Croazia. "Ci sono stati alcuni tentativi, ma senza molto successo".

Passo successivo

Patrick Hof del Mount Sinai di New York è incuriosito dal nuovo test. Dice che un metodo che potrebbe prevedere la malattia dieci anni prima che sia completamente espressa sarebbe "incredibilmente prezioso", se e quando emergeranno terapie preventive.

La Rocca dice che il suo team intende estendere la tecnica per aiutare con la diagnosi precoce di altre condizioni neurodegenerative, come il Parkinson. "È un metodo molto versatile", dice.