Clinica e benessere

Diagnosi precoce di Alzheimer tramite intelligenza artificiale

Su New Scientist i risultati ottenuti a Bari dal Dipartimento Interateneo di Fisica e dalla sezione INFN

 Un gruppo di ricercatori del Dipartimento Interateneo di Fisica (Università e Politecnico di Bari) e della sezione barese dell’INFN (Istituto Nazionale di Fisica Nucleare) ha utilizzato immagini di risonanza magnetica per identificare alterazioni cerebrali spie precoci delll’insorgenza dell´Alzheimer e di altre patologie: una tecnica che potrebbe rivelarsi preziosa per diagnosticare la malattia con un anticipo persino di dieci anni.

L’Alzheimer è una malattia neurodegenerativa (che conduce, com’è noto, alla demenza e perdita di memoria e di funzioni cognitive) di cui non è ancora possibile effettuare una diagnosi in vivo. La nuova ricerca, in fase di pubblicazione sulla rivista New Scientist [**], ha suscitato grande interesse in ambito clinico e accademico: Patrick Hof, professore di Neuroscienze nella Mount Sinai (New York), ha dichiarato che un metodo in grado di diagnosticare l’Alzheimer con tale anticipo avrebbe un enorme valore e aprirebbe finalmente la strada a nuove prospettive terapeutiche.

I fisici baresi Roberto Bellotti, Nicola Amoroso, Marianna La Rocca, Stefania Bruno, Tommaso Maggipinto, Alfonso Monaco e Sabina Tangaro (nella foto allegata) hanno progettato e sviluppato un sistema di intelligenza artificiale in grado di leggere automaticamente nelle immagini cerebrali alcuni segni precoci della malattia.

Le analisi sono state condotte su una speciale classe di soggetti (oltre 200 soggetti  affetti da quello che in gergo clinico è definito “lieve indebolimento cognitivo”), in cui è stato possibile scoprire con un’accuratezza dell’84% segni precoci (stimati in circa dieci anni) di insorgenza della malattia. Si tratta di analisi molto complesse che richiedono potenti infrastrutture di calcolo e conoscenze tecnologiche di frontiera, rese disponibili a Bari dal ReCaS [*], centro di calcolo tra i più avanzati del territorio nazionale.

Il gruppo di fisici baresi ha da tempo intrapreso un percorso di ricerca interdisciplinare che applica  strategie di analisi tipiche dei big data alla diagnostica clinica. Già tre anni fa, sistemi di machine learning applicati alla diagnosi precoce della Schizofrenia, avevano ottenuto risultati importanti, premiati in una competizione internazionale della Harvard Medical School.

(*) https://www.recas-bari.it/index.php/en/

(*) https://www.newscientist.com/article/2147472-ai-spots-alzheimers-brain-changes-years-before-symptoms-emerge/

 

Fonte: DISTI