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Lo strumento AI rileva il Parkinson fino a 15 anni prima con una precisione del 96%.

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Un collage di una scansione del cervello umano e campioni di sangue per rilevare il Parkinson
Nuovi strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare la diagnosi precoce del morbo di Parkinson. Design di MNT; Fotografia di EDUARD MUZHEVSKYI/SCIENCE PHOTO LIBRARY/Getty Images
  • I ricercatori hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale per prevedere la malattia di Parkinson dai campioni di sangue.
  • Lo strumento può prevedere il morbo di Parkinson 15 anni prima dell’insorgenza dei sintomi con una precisione del 96%.
  • La tecnologia sottostante potrebbe eventualmente essere adattata per diagnosticare altre condizioni.

La malattia di Parkinson è una condizione neurodegenerativa caratterizzato da movimenti involontari come tremori, rigidità e difficoltà di equilibrio. È causato dalla perdita di cellule nervose nel cervello, che porta a livelli ridotti di dopamina, che svolge un ruolo chiave nel movimento.

A circa 90.000 persone negli Stati Uniti viene diagnosticato il morbo di Parkinson e oltre 10 milioni di persone convivono con questa condizione in tutto il mondo. Il Parkinson è la seconda condizione neurodegenerativa più comune dopo il morbo di Alzheimer, e lo sono i casi crescente più rapidamente rispetto ad altre condizioni neurologiche.

Attualmente, il morbo di Parkinson viene diagnosticato sulla base dei sintomi, della storia medica e di un esame fisico. Non ci sono test per il Parkinson.

I test in grado di rilevare il Parkinson potrebbero migliorare le strategie di cura e gestione della condizione.

Di recente, i ricercatori hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale in grado di prevedere i segni del morbo di Parkinson dai campioni di sangue dei pazienti fino a 15 anni prima dell’insorgenza dei sintomi.

“Questo strumento sarà un punto di svolta per la diagnosi di Parkinson fornendo un modo oggettivo, affidabile e altamente accurato per prevedere la conversione nei pazienti a rischio di sviluppare il disturbo”, Dr. Mya Schiess, professoressa di neurologia e direttrice del Movement Disorders & Neurodegenerative Il programma di malattie dell’UTHealth Houston, che non è stato coinvolto nello studio, ha detto Notizie mediche oggi.

Lo studio è stato pubblicato dall’American Chemical Society.

Maggiore precisione nella diagnosi del Parkinson

Per lo studio, i ricercatori hanno raccolto dati sanitari da 78 individui provenienti dalla Spagna. Ogni partecipante ha fornito un campione di sangue tra il 1993 e il 1996 ed è stato seguito per 15 anni. Tra i partecipanti, 39 alla fine hanno ricevuto una diagnosi di Parkinson, mentre 39 no.

I ricercatori hanno successivamente utilizzato uno strumento di intelligenza artificiale chiamato CRANK-MS per analizzare i dati. In particolare, hanno confrontato diverse combinazioni di metaboliti – sostanze chimiche che il corpo crea quando scompone cibo, droghe, sostanze chimiche e il proprio tessuto – tra coloro che hanno sviluppato il Parkinson e quelli che non l’hanno fatto.

“In genere, i ricercatori che utilizzano l’apprendimento automatico per esaminare le correlazioni tra metaboliti e malattia riducono prima il numero di caratteristiche chimiche, prima di inserirlo nell’algoritmo”, W. Alexander Donald, professore associato presso la School of Chemistry dell’Università del New South Wales. Sydney, in Australia, uno degli autori dello studio, ha dichiarato in un comunicato stampa.

“Ma qui, inseriamo tutte le informazioni in CRANK-MS senza alcuna riduzione dei dati fin dall’inizio. E da questo, possiamo ottenere la previsione del modello e identificare quali metaboliti guidano maggiormente la previsione, tutto in un unico passaggio. Significa che se ci sono metaboliti che potrebbero essere stati potenzialmente persi usando approcci convenzionali, ora possiamo raccoglierli”, ha aggiunto.

Usando CRANK-MS, i ricercatori hanno identificato combinazioni di metaboliti uniche per i partecipanti che hanno sviluppato il morbo di Parkinson. Hanno identificato il 96% delle persone che hanno sviluppato casi di Parkinson entro 15 anni da queste sole combinazioni.

I ricercatori hanno notato che il loro nuovo strumento era più accurato nella diagnosi del Parkinson rispetto alle valutazioni cliniche esistenti da parte di specialisti in disturbi del movimento, che hanno un’accuratezza di 80%.

I ricercatori hanno anche riferito che CRANK-MS potrebbe anche diagnosticare il Parkinson l’84,3% delle volte da campioni di sebo cutaneo quando hanno testato l’algoritmo con una seconda coorte di 274 pazienti NHS.

Lo strumento AI può migliorare l’assistenza per il Parkinson

MNT ha parlato con Daniel Truong, neurologo e direttore medico del Parkinson’s and Movement Disorder Institute presso il MemorialCare Orange Coast Medical Center, che non era coinvolto nello studio, su come CRANK-MS potrebbe migliorare la cura del Parkinson.

“Lo strumento di intelligenza artificiale ha dimostrato la capacità di rilevare i segni della malattia di Parkinson fino a 15 anni prima dell’insorgenza dei sintomi, offrendo l’opportunità di intervento e trattamento in una fase precedente”, ha osservato.

Ha continuato dicendo che l’elevato livello di accuratezza dello strumento potrebbe anche consentire strumenti diagnostici potenzialmente affidabili per l’identificazione precoce dei fattori di rischio e che lo strumento potrebbe avere il potenziale per diagnosticare anche altre condizioni.

Limitazioni

Il dottor Schiess ha definito i risultati entusiasmanti ma ha invitato alla cautela.

“[C]confermare questi risultati in coorti più ampie è fondamentale prima che questo possa essere ampiamente utilizzato nella pratica clinica. Inoltre, sebbene lo strumento CRANK-MS sia pubblicamente disponibile, medici e ricercatori devono familiarizzare con il loro utilizzo e l’interpretazione dei dati”, ha affermato.

Il dott. Truong ha aggiunto che la raccolta e l’elaborazione di campioni di sangue potrebbero non essere sempre convenienti o fattibili in determinati contesti clinici o pratici e che l’accessibilità ai campioni di sangue per la diagnosi precoce in individui asintomatici potrebbe essere difficile.

“Mentre lo strumento AI può identificare combinazioni uniche di metaboliti che possono fungere da potenziali marcatori per la malattia di Parkinson, i meccanismi biologici specifici e le associazioni di questi metaboliti con la malattia non sono ancora del tutto compresi. Sono necessarie ulteriori ricerche per convalidare e chiarire le vie metaboliche sottostanti e le relazioni causali”, ha continuato.

Anche la dottoressa Julie Pilitsis, neurochirurgo certificato presso il Marcus Neuroscience Institute, istituito presso il Boca Raton Regional Hospital, parte di Baptist Health, ha parlato con MNT sui limiti dello studio.

Ha notato che lo studio utilizza “dati ideali”, ovvero dati raccolti nel tempo e che hanno risultati noti che spesso non sono disponibili per gli strumenti di intelligenza artificiale.

“Dovrebbe essere valutato il modo in cui lo strumento funzionerebbe in un insieme di dati inferiore o in un insieme di dati in cui i risultati non sono stati determinati”, ha spiegato.

Predire chi svilupperà il morbo di Parkinson

«Dal momento che conosciamo l’esito dei pazienti [15 years after their blood samples were taken]siamo in grado di vedere che lo strumento è eccellente nel prevedere chi potrebbe sviluppare il morbo di Parkinson”, ha affermato il dott. Pilitsis.

“In particolare c’erano correlazioni con livelli più bassi di triterpenoidi nei pazienti che hanno sviluppato il morbo di Parkinson e livelli più alti di sostanze polifluoroalchiliche – che si vedono nei composti industriali – nei pazienti con il morbo di Parkinson. Questo tipo di dati ci consentirà in futuro, come medici, di guidare i pazienti verso ciò che possono fare per ridurre il rischio e aumentare la loro capacità di proteggersi dallo sviluppo del Parkinson”.
— Dott.ssa Julie Pilitsis

Il dottor Truong ha osservato che le implicazioni di questo test vanno da piani di trattamento più personalizzati e interventi mirati di sanità pubblica alla scoperta di nuovi biomarcatori per il Parkinson.

Ha aggiunto che lo strumento potrebbe anche fornire ulteriori opportunità di ricerca.

La disponibilità dello strumento CRANK-MS ai ricercatori consente un’ulteriore esplorazione e convalida delle sue prestazioni in diverse popolazioni e contesti. Ciò rappresenta un’opportunità per gli sforzi di ricerca collaborativa, la condivisione dei dati e il perfezionamento degli algoritmi dello strumento, migliorando potenzialmente la nostra comprensione delle malattie”, ha concluso.