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Alzheimer, per la diagnosi precoce un aiuto dall'intelligenza artificiale

Un modello è in grado di predire con una correttezza variabile tra l'86 e il 98 per cento le persone destinate a progredire verso la demenza grave

A volte comincia con un piccolo vuoto di memoria: dove ho lasciato le chiavi, dove ho parcheggiato la macchina, quale strada devo prendere per tornare a casa. E spesso lì finisce. E' quello che i neurologi chiamano MCI - Mild Cognitive Impairment - un deficit cognitivo lieve, una condizione iniziale e potenzialmente trattabile che non necessariamente progredisce sino alla demenza. Si può continuare a vivere serenamente così, scordando a volte qualche cosa, ma senza fare troppi danni a sé e agli altri. In altri casi, però - circa il 20-30 per cento - questi segni sono solo l'aspetto visibile di qualcosa che sta già lavorando dentro il cervello da un po': la malattia di Alzheimer. E allora come si possono individuare le persone a rischio, i cosiddetti "converter", quelli a rischio di progredire verso la malattia e le cui piccole smemoratezze sono quindi un campanello di allarme da prendere molto sul serio?

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Un gruppo di ricerca dell'Università di Chieti-Pescara, in collaborazione con la start up romana ASC27, ha utilizzato un modello di Intelligenza artificiale in grado di predire con una correttezza variabile tra l'86 e il 98 per cento le persone con MCI destinate a progredire verso la demenza grave. Non solo: ha anche individuato, grazie all'approccio del machine learning, alcuni marcatori metabolici presenti nel sangue periferico (come per esempio gli acidi biliari) come fattori che aiutano la macchina nella predizione della progressione.

Lo studio ha utilizzato una banca dati internazionale, la ADNI (Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative), che contiene informazioni su migliaia di pazienti affetti da malattie neurodegenerative. "Si tratta di un dataset molto interessante perché per ogni individuo diagnosticato con Alzheimer o MCI è stata raccolta una grande quantità di dati anamnestici, tra cui dati di risonanza magnetica cerebrale, neuropsicologici, liquorali ed ematici", racconta il coordinatore dello studio Stefano Sensi, direttore del Dnisc, Dipartimento di Neuroscienze, Imaging e Scienze Cliniche dell'Università di Chieti. Il modello di Machine Learning è invece stato messo a punto da una squadra di giovani dell'unità biotech di ASC27. "Siamo una realtà innovativa che collabora con diversi centri di ricerca in Italia e all'estero", racconta il CEO Nicola Grandis. All'ultima World Artificial Intelligence Conference di Shanghai una giuria composta anche da Jack Ma ed Elon Musk ha proclamato ASC27 Best European Start-Up.

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Obiettivo dello studio era dunque quello di utilizzare l'Intelligenza artificiale per prevedere chi, fra i pazienti con MCI, fosse destinato ad avviarsi alla demenza. "In primo luogo abbiamo fatto la cosiddetta feature structure. Questo significa che il modello ha estratto, tra tutte quelle disponibili, le variabili secondo lui significative in grado di identificare i converter", continua Grandis. Successivamente sono stati realizzati circa 1200 modelli di Intelligenza Artificiale, che sono stati messi in competizione tra loro, per verificare la capacità di prevedere, su ogni singolo paziente, quale avrebbe in futuro sviluppato l'Alzheimer. Dopo la fase di validazione, è stata eseguita una fase di testing: qui, la capacità del modello di identificare correttamente il paziente destinato a progredire verso la demenza grave ha raggiunto una accuratezza variabile tra l'86 e il 98,5 per cento dei casi. Un risultato, sottolinea Grandis, superiore a quello ottenuto da sperimentazioni analoghe. E già questa è una buona notizia. Gli acidi biliari prodotti dal fegato

C'è però un altro aspetto importante che deve essere sottolineato. "Il primo vantaggio evidente dell'intelligenza artificiale - continua Sensi - è quello di poter processare una mole di dati che un singolo essere umano non saprebbe gestire. Ma c'è un secondo aspetto ancora più importante: i modelli di machine learning sono privi di pregiudizi, sono a-teorici, e dunque sono in grado di guardare ai dati con occhi nuovi. Noi ricercatori abbiamo dei costrutti teorici molto forti sulle cause dell'Alzheimer, a partire dalla teoria della beta amiloide e della proteina tau. La macchina, non sapendo niente di questo background, fa delle freddissime correlazioni tra variabili. E in questo caso, la macchina ha tirato fuori un legame importante, ed esplorato solo in parte, tra la progressione verso l'Alzheimer e alterazioni che avvengono al di fuori del sistema nervoso centrale. Nel nostro caso sono emerse variazioni metaboliche e del sistema gastrointestinale, che in qualche maniera, ancora tutta da scoprire, sono in grado di interferire con il funzionamento ed il benessere del cervello". Al centro dell'attenzione dei ricercatori ci sono gli acidi biliari, prodotti dal fegato a partire dal colesterolo, con un ruolo nel processo di digestione.

E' la strada del miocrobioma, dell'asse intestino-cervello, un percorso di ricerca che sta cominciando a dare i suoi frutti in altri settori e che anche in questo caso sembra avere una sua importanza. Anche se - aggiunge Sensi - la macchina non fa ipotesi sulle cause, semplicemente trova correlazioni. Poi sta ai ricercatori capire il senso e il valore di questo risultato.

Sarebbe un grande passo avanti per la diagnosi precoce

"E' uno studio interessante perché apre prospettive diagnostiche nuove" conferma Amalia Bruni, presidente della Sindem - Associazione Autonoma Aderente alla Società Italiana di Neurologia per le demenze. Già oggi, analizzando marcatori come la beta amiloide e la proteina tau, insieme ai dati della risonanza magnetica e ai risultati dei test psicologici, siamo in grado di capire chi ha maggiori probabilità di progredire da una forma leggera di deficit cognitivo alla malattia di Alzheimer. Il problema, continua Bruni, è che questi marcatori sono presenti nel liquor cerebrospinale, il che significa che per prelevarli è necessario un esame che non è alla portata di tutti i centri. "Se marcatori periferici individuabili con una semplice analisi del sangue, come per l'appunto gli acidi biliari, fossero altamente predittivi del rischio di progressione, avremmo fatto un grande passo avanti per la diagnosi precoce", continua la presidente Sindem.

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In effetti, è questo il fine ultimo della ricerca: individuare il prima possibile i pazienti che virano verso l'Alzheimer. Perché tutte le (poche) armi che abbiamo oggi a disposizione contro questa malattia funzionano, quando va bene, su individui nelle fasi iniziali. "Le malattie degenerative cominciano certamente molto prima che comincino i sintomi, addirittura 15 o 20 anni prima. Sarebbe importante capire quali sono le persone che davvero svilupperanno la malattia di Alzheimer senza fare affidamento solo sulla beta amiloide e sulla proteina tau, perché questi marcatori patologici si ritrovano anche nel cervello di persone che campano fino a cent'anni e che la malattia non l'hanno mai sviluppata", aggiunge Bruni.

L'uso dell'Intelligenza Artificiale in questo settore, continua la neurologa, è importante perché ci consente di guardare le cose da un altro punto di vista, di seguire altre strade ed evitare gli errori fatti dagli altri. Esplorare l'ipotesi degli acidi biliari - che ha già al suo attivo alcune conferme, su altre malattie neurodegenerative come la sclerosi laterale amiotrofica - è fondamentale. Lo studio è preliminare, e serviranno altre conferme su numeri più alti. Ma la strada potrebbe essere quella giusta.

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