Studio condotto dai ricercatori delle Università “Gabriele d’Annunzio” di Chieti-Pescara, di Essex e della California-Irvine
Chieti, 1 febbraio 2022 – Una ricerca appena pubblicata dal “Journal of Alzheimer’s Disease” potrebbe aprire nuove strade nella diagnosi del morbo di Alzheimer, la grave malattia neurodegenerativa che ruba memoria e identità ai pazienti. Lo studio si è avvalso di strumenti di Intelligenza Artificiale per identificare soggetti in una fase di transizione da una condizione di smemoratezza benigna e senza effetti sulla vita di tutti i giorni – condizione che viene definita Mild Cognitive Impairment (MCI) – e le prime insidiose fasi della demenza di Alzheimer.
Lo studio, condotto dai ricercatori delle Università “Gabriele d’Annunzio” di Chieti-Pescara, di Essex e della California-Irvine, ha utilizzato un’estesa banca dati internazionale che raccoglie informazioni su migliaia di pazienti affetti da demenza e un modello di Machine Learning messo a punto da una squadra di giovani romani della start up ASC27.
Coordinato dal prof. Stefano Sensi, Direttore del Dipartimento di Neuroscienze, Imaging e Scienze Cliniche dell’Università “Gabriele d’Annunzio” di Chieti-Pescara, dal CAST, il Centro di Studi e Tecnologie Avanzate e ITAB dello stesso Ateneo, lo studio ha analizzato fattori che possono aiutare nell’ identificazione precoce soggetti MCI destinati a sviluppare l’Alzheimer. La ricerca apre scenari interessanti e ancora largamente inesplorati, che hanno potenziali importanti implicazioni diagnostiche e terapeutiche.
“L’algoritmo che abbiamo messo a punto insieme ad Asc27 – spiega il prof. Stefano Sensi della “d’Annunzio” – è andato ad analizzare centinaia di dati di risonanza magnetica cerebrale, neuropsicologici, liquorali ed ematici raccolti da una coorte di centinaia di pazienti presenti nel database internazionale dell’ADNI (Alzheimer Disease Neuroimaging Initiative). L’obiettivo era cercare di capire quali di questi fattori avesse più peso per allenare la macchina nell’identificare fra i soggetti MCI chi fosse destinato ad avviarsi alla demenza”.
“La sorpresa è stata che l’intelligenza artificiale, con un approccio che si muove senza ipotesi a priori e dunque senza i ‘pregiudizi’ dell’intelligenza umana, ha evidenziato delle associazioni fra variazioni di fattori extra-cerebrali come per esempio i livelli di alcuni acidi biliari e altri metaboliti e la possibilità di processi neurodegenerativi. Si apre dunque un aspetto ancora largamente inesplorato che vede meccanismi di malattia che risiedono all’esterno del cervello”.
“Questo è in linea con una serie di nuove evidenze che indicano una “gut-brain connection” e cioè come alterazioni del sistema gastro intestinale e del suo microbioma siano in grado di produrre modifiche del funzionamento e benessere del cervello. Il modello messo a punto dallo studio – secondo il professor Stefano Sensi- ha garantito un’accuratezza elevata e un notevole valore predittivo”.
“Il potere pressoché infinito di calcolo dell’Intelligenza Artificiale permette di computare in termini statistici larghi volumi di dati e produrre inferenze e associazioni inaspettate. Abbiamo finalmente l’opportunità di generare ipotesi fortemente innovative e di mettere in atto un salutare “thinking out of the box” che – conclude il prof. Sensi – è sempre foriero di produttive svolte epistemologiche”.
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