Un nuovo studio, coordinato dall'Istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Cnr di Roma, ha dimostrato che l'intelligenza artificiale può distinguere tra Alzheimer e Parkinson, prevedere l'insorgenza delle malattie e offrire trattamenti personalizzati in base al sesso.
È possibile, parlando di Alzheimer e Parkinson , fare diagnosi specifiche? Tanto specifiche da poterle distinguere per sesso, ossia tra uomini e donne? Ora si può grazie all’intelligenza artificiale. E si va oltre: si può prevedere l'insorgenza delle due malattie, monitorarne la progressione e, allo stesso tempo, offrire trattamenti mirati e personalizzati.
È uno studio coordinato dall’Istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Consiglio nazionale delle ricerche di Roma (Cnr-Istc) a rivelarlo, studio che per la prima volta ha utilizzato lo strumento dell’Intelligenza artificiale (IA), appunto, per individuare i fattori più importanti per la diagnosi precoce, differenziando uomini e donne. Come si è svolto il lavoro In particolare, sono stati sottoposti a un algoritmo di AI l’esito alcuni test neuropsicologici, dati neurofisiologici e genetici condotti su un campione misto, composto da uomini e donne sia sani/e che malati/e, con l’obiettivo di identificare e differenziare in base al sesso i principali fattori predittivi associati all’insorgenza delle due malattie. I risultati della ricerca, frutto di un lavoro interdisciplinare che ha coinvolto anche l’Area di Ricerca Milano 4 del Cnr, la Fondazione Mondino, l’Università di Pavia, la Fondazione Santa Lucia IRCCS, le Università di Roma Sapienza e Tor Vergata e AI2Life s.r.l., una start-up sviluppata in seno al CnrIstc, sono pubblicati in due distinti articoli del Journal of the Neurological Sciences. I due articoli riportano l’esito dei test condotti con il modello di machine learning per predire, rispettivamente, l’insorgenza della malattia di Alzheimer e del Parkinson. L’approccio integrato “La novità dello studio consiste nell’aver adottato un approccio integrato nell’analisi dei test, coerentemente con la teoria che abbiamo sviluppato al Cnr-Istc, secondo cui entrambe le patologie, ossia Alzheimer e Parkinson, potrebbero essere manifestazioni di una sola malattia, denominata Neurodegenerative Elderly Syndrome (NES)”, spiega Daniele Caligiore, responsabile scientifico della ricerca, dirigente di Ricerca al Cnr-Istc e direttore della Advanced School in Artificial Intelligence (AS-AI), scuola post-laurea organizzata da Cnr-Istc e dal suo spin-off AI2Life s.r.l. e dedicata allo studio e all’applicazione interdisciplinare dell’IA. “Nell’analisi dei test siamo partiti dal verificare le differenze tra pazienti sani e malati, indipendentemente dal fatto che fossero uomini o donne – prosegue Caligiore -. Esistono, infatti, molti studi che confrontano l’esito dei test predittivi sulla base del genere, ma non considerano che alcune caratteristiche possono essere rilevanti per entrambi i gruppi, indipendentemente dai valori assoluti dei punteggi dei test. Le nostre ricerche affrontano per la prima volta questo problema mediante un algoritmo di machine learning spiegabile, in grado cioè di rendere trasparente il processo decisionale usato, aumentando l’affidabilità e favorendo l’adozione in ambito medico”. Il metodo dell'algoritmo Nel caso dell’Alzheimer, l’algoritmo ha analizzato l’esito di semplici test neuropsicologici volti a stimare la probabilità di insorgenza della patologia a seconda del sesso sulla base di parametri “predittori” come la memoria, l’orientamento, l’attenzione e il linguaggio (Mmse); la memoria verbale a breve termine (Avtot); e la memoria episodica a lungo termine (Ldeltotal). “Il sistema di machine learning che abbiamo sviluppato mostra come Mmse è un predittore più efficace dell’Alzheimer nelle donne, mentre negli uomini è essenziale per il monitoraggio a lungo termine – sottolinea Caligiore -. Ldeltotal è più predittivo nelle donne per l’insorgenza della malattia, mentre Avtot è più rilevante negli uomini. Inoltre, il livello di istruzione incide in modo diverso sul rischio di Alzheimer: le donne presentano un rischio maggiore”. Il modello machine learning Il modello di machine learning sviluppato per la ricerca sul Parkinson ha, invece, identificato caratteristiche chiave, neuropsicologiche, genetiche e corporee, che possono essere legate all’insorgenza della patologia. Relativamente agli uomini emerge che sono da considerare tra i principali predittori dell’arrivo del Parkinson, dati che misurano la rigidità muscolare e le disfunzioni del sistema nervoso autonomo; mentre per le donne sono più rilevanti i dati sulle disfunzioni urinarie per predire la malattia. Il modello di machine learning ha individuato come predittori significativi del Parkinson anche l'età e la storia familiare del campione, con un impatto maggiore negli uomini. Inoltre, sembrano essere più rilevanti, sempre in ambito maschile, i test che misurano la fluidità verbale semantica (Sft) e i dati sulla variante genetica SNCA-rs356181, legata al gene dell’alfa-sinucleina, una proteina coinvolta nello sviluppo di malattie neurodegenerative come il Parkinso
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