Prevedere l’Alzheimer con il machine learning
Le nuove tecnologie permettono di scoprire se c'è il rischio di contrarre la patologia anche se non ci sono pre sintomi
La malattia di Alzheimer può durare anni, a volte decenni, prima di manifestare i sintomi. Una volta diagnosticata la malattia, alcuni individui degenerano rapidamente, ma altri possono convivere con sintomi lievi per anni, il che rende difficile prevedere la velocità di avanzamento della malattia.
Una collaborazione guidata dalla Cornell University (New York), ha utilizzato l’apprendimento automatico per individuare i mezzi e i tempi più precisi per anticipare l’avanzamento della malattia di Alzheimer nelle persone cognitivamente normali o con un lieve deterioramento cognitivo.
La modellazione ha dimostrato che prevedere il futuro declino verso la demenza per gli individui con lieve deterioramento cognitivo è più facile e più accurato che per gli individui cognitivamente normali o asintomatici. Allo stesso tempo, i ricercatori hanno scoperto che le previsioni sono invece molto accurate per i soggetti con decadimento cognitivo lieve.
La modellazione ha anche dimostrato che la risonanza magnetica è un utile strumento prognostico per le persone in entrambi gli stadi (individui cognitivamente normali, individui con decadimento cognitivo lieve) mentre gli strumenti che tracciano i biomarcatori molecolari, come la tomografia a emissione di positroni (PET), sono più utili per le persone con decadimento cognitivo lieve.
“Quando possiamo dire con certezza che qualcuno ha la demenza, è troppo tardi. Il cervello ha già subito molti danni, e sono danni irreversibili. Abbiamo bisogno di cogliere la malattia di Alzheimer in anticipo e di capire chi progredirà velocemente e chi più lentamente, in modo da poter stratificare i diversi gruppi di rischio e poter impiegare le opzioni terapeutiche disponibili”,
ha detto l’autore senior Mert Sabuncu, professore associato di ingegneria elettrica e informatica presso il College of Engineering Weill Cornell Medicine. “Per quanto riguarda l’efficacia dei diversi tipi di dati, la modellazione ha mostrato che la risonanza magnetica è più informativa per i casi asintomatici ed è particolarmente utile per prevedere se una persona svilupperà sintomi nei tre anni successivi, ma è meno utile per prevedere le persone con un lieve deterioramento cognitivo. Una volta che il paziente ha sviluppato un lieve deterioramento cognitivo, le scansioni PET, che misurano alcuni marcatori molecolari come le proteine amiloide e tau, sembrano essere più efficaci.”
