Valutare l'efficacia delle terapie per le malattie neurodegenerative è spesso difficile, perché la progressione di ogni paziente è diversa. Un nuovo studio dimostra che l'analisi di campioni di sangue con l'intelligenza artificiale (AI) è in grado di prevedere e spiegare la progressione della malattia, potendo un giorno aiutare i medici a scegliere i trattamenti più appropriati ed efficaci per i pazienti.
Gli scienziati dell'istituto The Neuro della McGill University di Montreal e del Ludmer Center for Neuroinformatics and Mental Health hanno usato un algoritmo di intelligenza artificiale per analizzare campioni di sangue e di cervello post-mortem di 1.969 pazienti con morbo di Alzheimer e morbo di Huntington. Il loro obiettivo era trovare i modelli molecolari specifici di queste malattie.
L'algoritmo è riuscito a rilevare come si sono espressi, in modo unico, i geni di questi pazienti per decenni. Questo offre la prima visione di lungo termine dei cambiamenti molecolari che sottendono la neurodegenerazione, un risultato importante perché le malattie neurodegenerative si sviluppano su diversi anni.
Gli studi precedenti sulle neurodegenerazioni avevano spesso usato la statica o un'«istantanea» di dati, e erano quindi limitati nel modo di rivelare la tipica lentezza della progressione della malattia.
Questo studio aveva lo scopo di scoprire le informazioni cronologiche contenute nei dati su larga scala che coprivano decenni di progressione della malattia, rivelando che i cambiamenti nell'espressione genica nel tempo sono legati a variazioni delle condizioni del paziente.
Inoltre, il test del sangue ha rilevato dall'85 al 90% dei principali percorsi molecolari predittivi accertati dal test dei dati cerebrali post-mortem, mostrando una notevole somiglianza nelle alterazioni molecolari sia nel cervello che nel corpo periferico.
“Questo test potrebbe un giorno essere usato dai medici per valutare i pazienti e prescrivere terapie su misura per le loro esigenze”, dice Yasser Iturria-Medina, primo autore dello studio. “Potrebbe anche essere usato negli studi clinici per classificare i pazienti e determinare meglio l'impatto dei farmaci sperimentali sulla progressione prevista della loro malattia”.
Iturria-Medina dice che i suoi prossimi passi saranno testare questi modelli in altre malattie come il Parkinson e la sclerosi laterale amiotrofica.
Fonte: McGill University (> English text) - Traduzione di Franco Pellizzari.
Riferimenti: Yasser Iturria-Medina, Ahmed F Khan, Quadri Adewale, Amir H Shirazi, ADNI. Blood and brain gene expression trajectories mirror neuropathology and clinical deterioration in neurodegeneration. Brain, 28 Jan 2020, DOI
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