Morbo di Alzheimer: sarà individuato il rischio con 5 anni di anticipo

Morbo di Alzheimer: sarà individuato il rischio con 5 anni di anticipo

Un team di ricercatori ha creato con successo un algoritmo di intelligenza artificiale (AI) in grado di fare previsioni accurate a proposito del declino cognitivo che porta, nei soggetti predisposti, al morbo di Alzheimer.

Di cosa si tratta? Cerchiamo di capirne di più.

Il rischio di sviluppare il morbo di Alzheimer sarà definito da un algoritmo

Il dr. Mallar Chakravarty – neuroscienziato computazionale del Douglas Mental Health University Institute – e i suoi colleghi dell’Università di Toronto e del Centro per le Dipendenze e la Salute Mentale, hanno progettato un algoritmo capace di apprendere e analizzare le immagini della risonanza magnetica (MRI), le informazioni genetiche e i dati clinici dei pazienti per valutarne il rischio di sviluppare il Morbo di Alzheimer.

Tale algoritmo, secondo quanto riportato dai ricercatori, potrebbe essere d’aiuto agli esperti nel prevedere se le facoltà cognitive di un individuo rischiano di deteriorarsi verso la malattia di Alzheimer nei successivi cinque anni.

Al momento ci sono cure molto limitate per il trattamento del morbo di Alzheimer tanto che la nostra arma più efficace è a tutt’oggi la prevenzione. Il nostro algoritmo di intelligenza artificiale potrebbe avere implicazioni significative, diventare una sorta di assistente medico d’aiuto allo specialista per individuare il trattamento più idoneo secondo il caso specifico” – ha dichiarato il dr. Chakravarty, anche assistente professore presso il Dipartimento di Psichiatria dell’Università McGill – “Grazie a questo algoritmo di intelligenza artificiale potrebbero essere individuati specifici cambiamenti da adottare nel proprio stile di vita in grado di ritardare le fasi iniziali della malattia di Alzheimer o prevenirla del tutto”.

I risultati, pubblicati sulla nota rivista scientifica PLOS Computational Biology, sono basati sui dati raccolti dall’Alzheimer’s Disease NeuroImaging Initiative. I ricercatori hanno definito l’algoritmo con i dati di oltre 800 individui, ovvero un campione costituito da anziani in piena salute e quelli con lieve decadimento cognitivo, fino a includere pazienti con morbo di Alzheimer. Successivamente, l’indagine è stata replicata anche su un campione raccolto in modo indipendente dall’Australian Imaging and Biomarkers Lifestyle Study of Aging.

Diagnosi precoce: lo strumento migliore per limitare il decadimento cognitivo

Al momento stiamo lavorando per testare l’accuratezza delle nostre previsioni utilizzando nuovi dati, che ci aiuteranno a perfezionare le previsioni del nostro algoritmo, indicandoci se sarà possibile fare previsioni ben prima dei 5 anni” – ha affermato il dr. Chakravarty.

Con più dati, il gruppo di ricerca di Toronto potrebbe essere in grado di identificare con più accuratezza chi, nella popolazione, ha un rischio più elevato di andare incontro al declino cognitivo che porta alla Malattia di Alzheimer.

Secondo recenti stime fornite dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), in Italia più di un milione di persone soffrono di un qualche tipo di demenza. In tutto il mondo, sono invece circa 50 milioni, cifra che raggiungerà gli 82 milioni di individui entro il 2030.

Il morbo di Alzheimer rappresenta la forma più comune di demenza, costituendo fino al 60-70% dei casi. Ad’oggi non esistono cure efficaci e definitive nel trattamento di questa malattia. Le cure disponibili sono in grado (solo parzialmente) di rallentare o limitare il decadimento cognitivo causato dal morbo di Alzheimer.

Esistono alcuni farmaci in grado di migliorare temporaneamente i sintomi della demenza ma solo in alcuni individui e negli stadi iniziali della malattia. Un metodo che consenta di anticipare la diagnosi di Alzheimer con cinque-dieci anni di anticipo avrebbe dunque un impatto incredibile sulle eventuali nuove prospettive terapeutiche e quindi sulla vita di milioni di individui nel mondo.


FONTE

Lo studio (Modeling and prediction of clinical symptom trajectories in Alzheimer’s disease using longitudinal data) è stato pubblicato sulla rivista scientifica PLOS Computational Biology.

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