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Dopo i 65, l'AI calcola che il rischio genetico di Alzheimer supera quello dell'età

Un nuovo studio suggerisce che, una volta che gli adulti raggiungono l'età di 65 anni, la soglia dell'insorgenza del morbo di Alzheimer (MA), l'entità del loro rischio genetico può superare l'età come predittore del fatto che svilupperanno il disturbo fatale del cervello.


La ricerca, pubblicata di recente su Scientific Reports, è la prima a costruire modelli di apprendimento automatico con punteggi di rischio genetico, informazioni non genetiche e dati delle cartelle cliniche elettroniche di quasi mezzo milione di persone, per classificare i fattori di rischio in ordine di forza della loro associazione con l'eventuale sviluppo del MA.


I ricercatori hanno usato i modelli per classificare i fattori di rischio predittivi per due popolazioni della UK Biobank: individui bianchi over-40 e un sottoinsieme di loro che erano over-65. I risultati hanno mostrato che l'età, che costituisce un terzo del rischio totale a 85 anni (secondo l'Alzheimer's Association), è il fattore di rischio più grande per il MA in tutta la popolazione, ma per gli anziani, il rischio genetico determinato da un punteggio di rischio poligenico era più predittivo.


"Sappiamo tutti che il MA è una malattia ad esordio tardivo, quindi sappiamo che l'età è un fattore di rischio importante. Ma quando consideriamo il rischio solo per gli over-65, le informazioni genetiche acquisite da un punteggio di rischio poligenico sono più alte dell'età"
, ha affermato il primo autore Xiaoyi Raymond Gao, professore associato di oftalmologia e scienze visive e di informatica biomedica all'Ohio State University di Columbus/Ohio. "Ciò significa che è davvero importante considerare le informazioni genetiche quando lavoriamo sul MA".


Anche un reddito familiare basso è emerso come un importante fattore di rischio, classificandosi 3° o 4° dopo gli effetti dell'età e della genetica.


"La scoperta relativa al reddito è molto, molto interessante", ha affermato Gao, il cui laboratorio usa dati biomedici e l'intelligenza artificiale per studiare la genetica dietro il MA e le malattie dell'occhio. “Vogliamo tutti avere una vita sana e il reddito può essere un fattore così importante per decidere cosa puoi permetterti di mangiare, dove puoi permetterti di vivere, il livello di istruzione, l'accesso alle cure, tutti possibili contributi al MA".


Dei 457.936 partecipanti al campione UK Biobank, 2.177 persone avevano sviluppato il MA e 455.759 no, e 88.309 avevano 65 anni o più. Si sono distinti alcuni fattori di rischio non genetici che differivano tra le persone con e senza MA: nelle persone con MA, una pressione arteriosa sistolica e diastolica più alta erano più comuni, il diabete era più diffuso, il reddito familiare e l'istruzione erano più bassi e le cadute recenti, le difficoltà di udito e la storia di MA della madre erano più alte.


L'elenco dei primi 20 di fattori di rischio per l'intero campione di adulti includeva anche diagnosi di ipertensione, infezione del tratto urinario, episodi depressivi, svenimento, dolore toracico non specificato, disorientamento e perdita anormale di peso. Altri fattori di rischio tra i primi 20 per gli over-65 includevano anomalie elevate del colesterolo e l'andatura. Questi risultati hanno mostrato la potenza di aggiungere codici di condizione dalle cartelle cliniche elettroniche ai modelli.


"L'apprendimento automatico può esplorare le relazioni tra tutte queste caratteristiche, o variabili, scegliere quelle importanti e classificare alcune caratteristiche al vertice che contribuiscono molto di più di altre al rischio di MA"
, ha affermato Gao. "In genere, non è bene essere molto obesi, ma vediamo qui che anche un indice di massa del corpo inferiore non è buono. L'ipertensione in genere non è buona, ma qui vediamo che una pressione diastolica inferiore non è buona. I modelli hanno rivelato alcuni schemi interessanti".


Costruire i modelli è stato un processo in due fasi. Il team prima ha condotto studi di associazione a livello del genoma sui dati dell'Alzheimer’s Disease Genetics Consortium per identificare le varianti genetiche legate al rischio complessivo di sviluppare il MA e allo sviluppo della malattia dopo un'età specifica. Sono state usate raccolte separate di varianti per stabilire due punteggi di rischio poligenico, che aggregano gli effetti genetici nell'intero genoma in una singola misura di rischio per ciascun individuo.


Tali punteggi sono stati applicati ai dati del DNA dei partecipanti alla UK Biobank e combinati con le informazioni della biobanca su fattori di rischio convenzionali come sesso, istruzione, indice di massa corporea e pressione arteriosa e oltre 11.000 registrazione di codici di condizione nelle cartelle cliniche elettroniche dei partecipanti. Il team ha anche usato un algoritmo per interpretare i risultati del modello, e garantire che le variabili del fattore di rischio fossero ponderate obiettivamente nell'analisi.


"Nasciamo con un rischio genetico già stabilito per le malattie, ma informazioni su come altri fattori sanitari e socioeconomici influiscono sul nostro rischio di MA, così come di glaucoma, altra condizione studiata nel nostro laboratorio, ci dà il potere di adottare misure preventive", ha detto Gao. “Se le persone conoscono meglio i fattori di rischio, possono eventualmente adattare il loro stile di vita. Non esiste una cura né per il MA né per il glaucoma, quindi la prevenzione può aiutare molto. Spero anche che costruire modelli per fare queste previsioni possa aiutare a sviluppare farmaci e programmi di individuazione efficaci e a basso costo".

 

 

 


Fonte: Emily Caldwell in Ohio State University (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: XR Gao, ...[+5], ER Martin. Explainable machine learning aggregates polygenic risk scores and electronic health records for Alzheimer’s disease prediction. Scientific Reports, 2023, DOI

Copyright: Tutti i diritti di testi o marchi inclusi nell'articolo sono riservati ai rispettivi proprietari.

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.

Nota: L'articolo potrebbe riferire risultati di ricerche mediche, psicologiche, scientifiche o sportive che riflettono lo stato delle conoscenze raggiunte fino alla data della loro pubblicazione.


 

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