Nuovi orizzonti nella medicina, l’AI predice Alzheimer e Parkinson

Le malattie neurodegenerative, come la malattia di Alzheimer e il morbo di Parkinson, rappresentano da sempre una sfida per la medicina. Oggi, grazie all’Intelligenza Artificiale (IA), è possibile individuare i fattori predittivi di queste patologie in modo più accurato, tenendo in considerazione le differenze tra uomini e donne. Un team di ricerca coordinato dal Cnr-Istc di Roma ha sviluppato, per la prima volta, un modello di machine learning in grado di distinguere i principali segnali associati all’insorgenza delle due malattie sulla base del sesso. I risultati, frutto di una collaborazione interdisciplinare, sono stati pubblicati in due articoli del Journal of the Neurological Sciences e gettano le basi per un futuro in cui la diagnosi precoce diventi sempre più personalizzata.

Uno studio interdisciplinare per capire come nasce la malattia

La ricerca, 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 la start-up AI2Life s.r.l., si è posta un obiettivo ambizioso: analizzare con l’IA i dati di un campione misto di uomini e donne, sia sani che malati, per identificare le caratteristiche fondamentali legate all’insorgenza di Alzheimer e Parkinson.

Secondo il responsabile scientifico dello studio, Daniele Caligiore, Dirigente di Ricerca al Cnr-Istc e Direttore della Advanced School in Artificial Intelligence (AS-AI), la novità sta nell’aver adottato un approccio integrato nella raccolta e nell’interpretazione di test neuropsicologici, dati neurofisiologici e analisi genetiche.

La teoria NES: Alzheimer e Parkinson come manifestazioni di un’unica sindrome

Il lavoro di ricerca è coerente con la teoria sviluppata al Cnr-Istc, secondo cui sia l’Alzheimer che il Parkinson potrebbero rappresentare manifestazioni di una singola patologia denominata Neurodegenerative Elderly Syndrome (NES). L’algoritmo di machine learning impiegato offre una visione sistemica dei dati, rivelando come alcune caratteristiche siano importanti indipendentemente dal genere, mentre altre possono variare tra uomini e donne.

Predire l’Alzheimer: test cognitivi e livello di istruzione

Per quanto riguarda l’Alzheimer, l’algoritmo ha analizzato i risultati di test neuropsicologici come:

• MMSE (memoria, orientamento, attenzione e linguaggio)
• AVTOT (memoria verbale a breve termine)
• LDELTOTAL (memoria episodica a lungo termine)

Lo studio mostra che il MMSE risulta un predittore più efficace della malattia nelle donne, mentre negli uomini è essenziale per il monitoraggio a lungo termine. Il punteggio LDELTOTAL è più rilevante per le donne nella diagnosi precoce, mentre l’AVTOT si dimostra un indicatore più significativo negli uomini. Un altro aspetto interessante è l’effetto del livello di istruzione, che sembra incrementare il rischio di Alzheimer in misura maggiore nelle donne.

Il Parkinson e i diversi segnali di allarme tra uomini e donne

Nella seconda parte della ricerca, i dati raccolti hanno interessato il morbo di Parkinson. Qui l’algoritmo ha considerato una gamma più ampia di fattori:

• Rigidità muscolare e disfunzioni del sistema nervoso autonomo (predittivi soprattutto negli uomini)
• Disfunzioni urinarie (più rilevanti nelle donne)
• Età e storia familiare (hanno un impatto maggiore negli uomini)
• Fluidità verbale semantica (SFT) e variante genetica SNCA-rs356181 (particolarmente significative nel campione maschile)

Questi dati confermano come il genere giochi un ruolo cruciale non solo nei sintomi e nella progressione della malattia, ma anche nella definizione di un piano diagnostico personalizzato.

AI e medicina di genere: verso una diagnosi sempre più personalizzata

In un’epoca in cui si parla sempre più spesso di medicina di precisione, questa ricerca dimostra che l’Intelligenza Artificiale può supportare efficacemente i medici, integrando dati fisiologici, genetici e relativi allo stile di vita del paziente. Grazie al machine learning, infatti, diventa possibile prevedere l’insorgenza di Alzheimer e Parkinson, monitorarne la progressione e offrire trattamenti mirati basati sul sesso e su specifiche caratteristiche individuali.

Come sottolinea Caligiore, è cruciale affinare sempre di più i test neuropsicologici e i biomarcatori predittivi, con un’attenzione particolare al sesso: solo così si potranno realizzare terapie personalizzate e rendere la diagnosi precoce uno strumento ancora più efficace.

La ricerca coordinata dal Cnr-Istc apre nuove prospettive per la diagnosi precoce di Alzheimer e Parkinson, introducendo approcci basati sul genere e sfruttando le potenzialità dell’IA. I due studi, pubblicati sul Journal of the Neurological Sciences, offrono un modello innovativo per identificare e distinguere i fattori predittivi delle malattie neurodegenerative in modo più preciso. Un passo avanti fondamentale, che conferma come la medicina di genere e le tecnologie avanzate possano lavorare in sinergia per migliorare la qualità della vita dei pazienti.

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