L’Intelligenza Artificiale (AI) sta rivoluzionando il campo della diagnosi precoce delle malattie neurodegenerative, offrendo nuovi strumenti per l’analisi dei fattori predittivi.
Una recente ricerca coordinata dal Consiglio Nazionale delle Ricerche – Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (CNR-ISTC) ha impiegato, per la prima volta, un algoritmo di machine learning per identificare le differenze di genere nella previsione dell’insorgenza di Alzheimer e Parkinson. I risultati dello studio sono stati pubblicati in due articoli distinti sulla rivista Journal of the Neurological Sciences.
L’Importanza del sesso nella diagnosi
Che ruolo gioca il genere nello sviluppo dell’Alzheimer e del Parkinson? La ricerca del CNR-ISTC ha cercato di rispondere a questa domanda analizzando, tramite Intelligenza Artificiale, un vasto set di dati provenienti da test neuropsicologici, neurofisiologici e genetici condotti su un campione eterogeneo di uomini e donne, sia sani che affetti da queste patologie. L’obiettivo era individuare i principali fattori predittivi dell’insorgenza delle due malattie, differenziando il rischio tra i sessi.
Un approccio innovativo basato sull’AI
La ricerca è il frutto di una collaborazione interdisciplinare tra il CNR-ISTC e istituzioni di alto livello, tra cui l’Area di Ricerca Milano 4 del CNR, la Fondazione Mondino, l’Università di Pavia, la Fondazione Santa Lucia IRCCS e le Università di Roma Sapienza e Tor Vergata. Inoltre, ha coinvolto AI2Life s.r.l., una start-up nata in seno al CNR-ISTC e specializzata nell’applicazione dell’AI alla medicina.
Uno degli aspetti innovativi dello studio è l’approccio integrato adottato nell’analisi dei dati. “Abbiamo sviluppato un modello di machine learning spiegabile, capace di rendere trasparente il processo decisionale e aumentare l’affidabilità dei risultati in ambito medico”, spiega Daniele Caligiore, Dirigente di Ricerca al CNR-ISTC e Direttore della Advanced School in Artificial Intelligence (AS-AI).
Alzheimer: I predittori chiave
Nel caso della malattia di Alzheimer, l’algoritmo ha analizzato test neuropsicologici focalizzati su memoria, orientamento, attenzione e linguaggio, con differenze significative tra i sessi:
- Il Mini-Mental State Examination (MMSE) è risultato un indicatore più affidabile per la diagnosi nelle donne, mentre negli uomini è più utile per il monitoraggio della progressione della malattia.
- Il LDELTOTAL (memoria episodica a lungo termine) ha mostrato maggiore rilevanza nelle donne come predittore dell’insorgenza della patologia.
- L’AVTOT (memoria verbale a breve termine) si è rivelato un fattore chiave negli uomini.
- Il livello di istruzione ha un impatto differente: nelle donne il rischio di sviluppare l’Alzheimer è maggiore.
Parkinson: diversi marcatori predittivi tra i sessi
L’analisi condotta sull’insorgenza del Parkinson ha evidenziato fattori di rischio distinti per uomini e donne:
- Negli uomini, la rigidità muscolare e le disfunzioni del sistema nervoso autonomo sono risultati i principali predittori.
- Nelle donne, le disfunzioni urinarie si sono rivelate indicatori significativi per la previsione della malattia.
- L’età e la storia familiare incidono maggiormente sugli uomini come fattori di rischio.
- La fluidità verbale semantica (SFT) e la variante genetica SNCA-rs356181, associata alla proteina alfa-sinucleina, emergono come elementi predittivi cruciali nel sesso maschile.
L’AI come strumento per la medicina di precisione
“I risultati di questa ricerca dimostrano l’importanza di personalizzare gli approcci diagnostici in base al sesso, per migliorare la gestione dell’Alzheimer e del Parkinson,” afferma Caligiore. “L’Intelligenza Artificiale permette di combinare dati fisiologici, genetici e legati allo stile di vita per prevedere l’insorgenza della malattia, monitorarne la progressione e sviluppare trattamenti personalizzati.”
Grazie a questa tecnologia, la medicina di precisione compie un passo avanti nella diagnosi precoce e nella gestione delle malattie neurodegenerative, aprendo nuove prospettive per la ricerca e la pratica clinica.
