- La demenza colpisce più di 55 milioni di persone in tutto il mondo, con un costo di circa 1,3 trilioni di dollari all’anno.
- La forma più comune di demenza, il morbo di Alzheimer, colpisce fino al 70% di queste persone.
- I nuovi trattamenti sono più efficaci se avviati all’inizio della progressione della malattia, ma la diagnosi è difficile in questa fase poiché i primi sintomi sono spesso ignorati come normali cambiamenti dovuti all’invecchiamento.
- Ora, un nuovo studio ha sviluppato un quadro di apprendimento profondo in grado di identificare il rischio di progredire da un lieve deterioramento cognitivo all’Alzheimer.
Nel 2019, secondo il
Entro il 2050, lo studio prevede che il numero sarà salito a più di 150 milioni. E la maggior parte di queste persone avrà il morbo di Alzheimer.
Il costo della demenza è enorme, mettendo a dura prova i sistemi di assistenza e le famiglie. In tutto il mondo, si stima che i costi annuali siano
Fino a poco tempo fa, i trattamenti disponibili potevano alleviare i sintomi, ma nessuno poteva rallentare o arrestare il progresso della malattia.
Diagnosi precoce per garantire l’efficacia del trattamento
I nuovi trattamenti con anticorpi monoclonali per il morbo di Alzheimer, come lecanemab, aducanumab e donanemab, sono stati salutati come i primi trattamenti modificanti la malattia.
Possono cancellare il
Tuttavia, questi trattamenti sono efficaci solo se vengono somministrati precocemente nel corso della malattia. E qui sta il problema, poiché l’attuale diagnosi, secondo l’Alzheimer’s Association, si basa in gran parte sulla documentazione del declino mentale, e la condizione viene raramente diagnosticata prima che si sia verificato un danno significativo al cervello.
Biomarcatori per la malattia di Alzheimer, come
Il dottor Emer MacSweeney, CEO e consulente neuroradiologo presso Re:Cognition Health, ha sottolineato l’importanza della diagnosi precoce, affermando:
“Con il recente e tanto atteso successo negli studi clinici internazionali per nuovi trattamenti modificanti la malattia di Alzheimer e l’approvazione da parte della FDA di aducanumab e lecanemab; c’è un imperativo crescente di sviluppare valutazioni poco costose e onnipresenti per identificare i primi individui a rischio di sviluppare un declino cognitivo progressivo, a causa della malattia di Alzheimer”.
Decadimento cognitivo lieve e rischio di demenza
Molte persone sperimentano un lieve deterioramento cognitivo con l’avanzare dell’età, ma
Un approccio alla diagnosi consiste nell’identificare quali individui con decadimento cognitivo lieve sono maggiormente a rischio di progredire verso la malattia di Alzheimer.
Un nuovo studio ha fatto proprio questo, sviluppando un quadro di apprendimento profondo in grado di stratificare gli individui con decadimento cognitivo lieve in base al loro rischio di progredire verso l’Alzheimer. La ricerca è pubblicata in iScienza.
Il dottor Percy Griffin, direttore dell’impegno scientifico dell’Associazione Alzheimer, non coinvolto in questa ricerca, ha accolto con favore lo studio.
“Se questo lavoro sarà convalidato in coorti più ampie e diversificate, aiuterà i medici a prevedere la conversione dalle fasi precedenti a quelle successive della malattia. Questo è importante perché la diagnosi precoce e la diagnosi accurata consentiranno alle persone di trarre vantaggio da trattamenti nuovi ed emergenti per l’Alzheimer nelle prime fasi del decorso della malattia”, ha detto Notizie mediche oggi.
Un nuovo modo per rilevare sottili cambiamenti cerebrali
I ricercatori che hanno condotto il nuovo studio hanno utilizzato i dati dell’Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) e del National Alzheimer’s Coordinating Center (NACC).
Tutti i partecipanti i cui dati sono stati inclusi nello studio avevano un lieve deterioramento cognitivo. I ricercatori hanno utilizzato immagini di risonanza magnetica (MRI) e biomarcatori CSF per diagnosticare un lieve deterioramento cognitivo e il morbo di Alzheimer, nonché dati post mortem per confermare queste diagnosi.
Hanno separato gli individui con decadimento cognitivo lieve in gruppi in base ai loro livelli di amiloide nel fluido cerebrale. Hanno quindi studiato i modelli di volume della materia grigia all’interno di questi gruppi per identificare i gruppi a rischio.
I radiologi hanno analizzato le scansioni MRI per identificare la presenza e l’estensione dell’atrofia in un certo numero di regioni. Atrofia cerebrale
I ricercatori hanno quindi sviluppato modelli di deep learning per prevedere il progresso dal lieve deterioramento cognitivo al morbo di Alzheimer.
Hanno quindi collegato le loro previsioni del modello con prove biologiche, confermando le diagnosi di Alzheimer con dati post mortem.
L’autore corrispondente Dr. Vijaya B. Kolachalama, professore associato di medicina presso la Boston University Chobanian & Avedisian School of Medicine, ha spiegato
“Abbiamo utilizzato reti neurali profonde basate sulla sopravvivenza insieme a una risonanza magnetica strutturale minimamente elaborata, una tecnica ampiamente disponibile e non invasiva. Inoltre, utilizzando metodi di deep learning all’avanguardia in combinazione con SHapley Additive exPlanations (SHAP), un metodo basato sulla teoria dei giochi cooperativi e utilizzato per aumentare la trasparenza e l’interpretabilità dei modelli di machine learning, siamo stati in grado di identificare regioni particolarmente importante per prevedere un aumento del rischio di progressione”.
Il dottor Griffin è stato incoraggiato dai risultati dello studio: “La malattia di Alzheimer uccide le cellule cerebrali e modifica la struttura del cervello in diverse regioni. Nelle prime fasi della malattia, questi cambiamenti possono essere sottili e difficili da rilevare”.
“Poiché le tecniche di apprendimento automatico utilizzate in questo documento sono in grado di identificare meglio questi sottili cambiamenti nelle regioni cerebrali interessate, possono aiutare a migliorare l’accuratezza della previsione della conversione a fasi successive della malattia”, ha aggiunto.
Sviluppo promettente
“La diagnosi precoce delle persone a rischio è fondamentale e data la complessità del cervello e di questa malattia, l’innovazione che utilizza l’apprendimento automatico delle regioni del cervello sarà probabilmente il modo migliore per prevedere le persone più a rischio”, ha affermato il dott. MacSweeney.
Gli autori suggeriscono che il loro approccio pratico alla previsione del rischio di progressione individualizzato nelle persone con decadimento cognitivo lieve potrebbe essere utile sia in contesti clinici che di ricerca che hanno accesso a dati di neuroimaging strutturale raccolti di routine.
Pur accogliendo con favore i risultati, il dottor Griffin ha aggiunto una nota di cautela: “Le coorti utilizzate per stabilire questi modelli non sono rappresentative delle nostre diverse comunità colpite dall’Alzheimer e da altre demenze. Ciò significa che le differenze razziali ed etniche nella progressione della malattia potrebbero non essere catturate in questi modelli”.
“È fondamentale garantire che le tecnologie emergenti non approfondiscano le disparità esistenti nell’assistenza sanitaria. Pertanto, questi modelli devono essere addestrati su coorti più ampie e diversificate prima di poter essere applicati su larga scala”, ha aggiunto.
Tuttavia, il dottor MacSweeney era ottimista sul fatto che questo approccio innovativo potesse aiutare le diagnosi precedenti.
“Sfortunatamente, ci sono milioni di persone che hanno questa malattia e creare innovazione all’intersezione tra patologia, neurologia e informatica è un modo molto promettente per risolvere questo gigantesco problema”, ha detto. MNT.
