Un algoritmo individua i fattori di rischio migliorando la diagnosi precoce di Alzheimer e Parkinson con approcci personalizzati
Un nuovo studio ha dimostrato come l’Intelligenza Artificiale possa migliorare la diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative, tenendo conto delle differenze di genere. Un team di ricercatori del Consiglio Nazionale delle Ricerche (Cnr-Istc) ha sviluppato un algoritmo di machine learning in grado di analizzare test neuropsicologici, dati genetici e neurofisiologici per prevedere l’insorgenza dell’Alzheimer e del Parkinson.
I risultati, pubblicati sulla rivista Journal of the Neurological Sciences, segnano un passo avanti nella personalizzazione delle diagnosi e nella possibilità di trattamenti mirati.
L’influenza del sesso nelle malattie neurodegenerative
Secondo gli studiosi, Alzheimer e Parkinson non si manifestano allo stesso modo negli uomini e nelle donne. L’algoritmo ha analizzato i dati di un campione misto, distinguendo i fattori predittivi specifici per ciascun sesso.
L’obiettivo è quello di creare protocolli diagnostici personalizzati, ottimizzando la gestione clinica di queste patologie sulla base delle caratteristiche individuali.
IA e concetto di Neurodegenerative Elderly Syndrome (NES)
Il team di ricerca, guidato da Daniele Caligiore del Cnr-Istc, ha adottato un approccio innovativo, suggerendo che Alzheimer e Parkinson potrebbero essere due manifestazioni della stessa sindrome, denominata Neurodegenerative Elderly Syndrome (NES).
L’algoritmo di machine learning utilizzato è di tipo spiegabile, il che significa che rende trasparente il processo decisionale, migliorando la fiducia e l’adozione di queste tecnologie in ambito medico.
Alzheimer: i principali fattori di rischio individuati dall’IA
Lo studio ha evidenziato che alcuni test neuropsicologici hanno un peso diverso a seconda del sesso.
Nelle donne, il test MMSE (Mini-Mental State Examination) si è rivelato più predittivo, mentre il test LDELTOTAL (memoria episodica a lungo termine) è stato associato a un rischio maggiore di sviluppare la malattia.
Negli uomini, il test AVTOT (memoria verbale a breve termine) è risultato più rilevante, e il livello di istruzione ha dimostrato un impatto differenziato sul rischio di Alzheimer.
Parkinson: segnali predittivi distinti tra uomini e donne
Per quanto riguarda il morbo di Parkinson, l’IA ha individuato marcatori specifici tra i due sessi.
- Negli uomini, la rigidità muscolare e le disfunzioni del sistema nervoso autonomo sono tra i principali segnali predittivi. Anche la fluidità verbale semantica (Semantic Fluency Test – SFT) e la variante genetica SNCA-rs356181 sono risultate fortemente correlate all’insorgenza della malattia.
- Nelle donne, le disfunzioni urinarie sono emerse come fattore predittivo chiave.
L’algoritmo ha inoltre evidenziato come l’età e la familiarità abbiano un impatto maggiore negli uomini rispetto alle donne.
L’IA nella medicina personalizzata: prospettive per la ricerca
Questo studio rappresenta un passo importante verso la personalizzazione dei trattamenti per le malattie neurodegenerative. Secondo Caligiore, l’IA può:
- Identificare i soggetti a rischio prima della comparsa dei sintomi.
- Monitorare la progressione della malattia nel tempo.
- Personalizzare le terapie, combinando dati genetici, fisiologici e cognitivi per offrire soluzioni su misura.
L’integrazione di questi algoritmi nella pratica clinica potrebbe migliorare notevolmente la prevenzione e il trattamento dell’Alzheimer e del Parkinson.
