Un software per la lettura del pensiero scopre segnali di demenza nascosti
In Europa, la demenza è la causa principale di perdita di indipendenza e disabilità negli anziani e sono 10 milioni le persone colpite, una cifra destinata a raddoppiare entro il 2030. Ma la diagnosi di demenza, soprattutto in fase iniziale, si presenta difficoltosa e si basa in parte su valutazioni qualitative. «L’esito della malattia può essere confermato solo in seguito al decesso, con l’esame del cervello» afferma Mads Nielsen, coordinatore del progetto DEMO, finanziato dall’UE. «Per questa ragione, la malattia di Alzheimer viene definita come “malattia presunta” nella diagnosi clinica». Oggi, la formulazione di queste diagnosi avviene attraverso le scansioni cerebrali, che esaminano la forma e la funzione cerebrali, in abbinamento alle interviste ai pazienti, volte a valutare fattori quali la rievocazione dei ricordi. Tali parametri sono impiegati anche per differenziare patologie correlate, quali la malattia di Alzheimer, la demenza vascolare, la demenza del lobo frontale e altre malattie. Il progetto DEMO ha cercato di migliorare questi processi individuando e sviluppando biomarcatori di imaging quantitativi (QIB, quantitative imaging biomarkers) di facile visualizzazione nelle scansioni RMI, e utilizzandoli per la modellazione della probabile traiettoria della malattia. «Il concetto generale è pensare alla possibilità di misurare, attraverso la RMI, 1 000 elementi differenti del cervello per poi rilevarne gli eventuali cambiamenti, a prescindere dall’evoluzione della demenza nel paziente», aggiunge Nielsen. Attualmente il primo dei QIB, afferma Nielsen, è il volume dell’ippocampo, che si riduce nei pazienti affetti dalla malattia di Alzheimer. Tra gli altri QIB ci sono la morfologia cerebrale, le patologie vascolari, la riduzione di varie parti del cervello e l’accumulo di proteine patologiche. Obiettivo del progetto DEMO è stata la ricerca dei molti altri parametri potenziali.
La facoltà di prevedere la progressione della malattia
Presso Biomediq, Nielsen e il suo gruppo di ricerca, servendosi di dati storici longitudinali provenienti da pazienti affetti da demenza, si sono avvalsi di tecniche di apprendimento automatico per rilevare i cambiamenti della struttura e della funzione del cervello in grado di far prevedere la presenza e il decorso della malattia. Questi dati sono ora in fase di applicazione in un altro progetto, PMI-AD, finanziato dal Programma congiunto dell’UE – Ricerca sulle malattie neurodegenative. Grazie al miglioramento dei QIB, Nielsen si augura non solo che i pazienti possano beneficiare di una diagnosi precoce e di prognosi più accurate e obiettive, ma anche che gli interventi per combattere la demenza possano essere convalidati. L’auspicio è motivato dal fatto che nei QIB dovrebbero riflettersi gli effetti dei vari farmaci sperimentati per la demenza. «Di sicuro, si potrà valutare se la funzione sia qualitativamente migliorata, ma anche esaminare il cervello per vedere se i biomarcatori supportano la conclusione circa gli effetti positivi del farmaco», spiega Nielsen. Il progetto DEMO è stato sostenuto dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie. «Fondamentalmente ha rappresentato una rete di formazione per giovani ricercatori, quindi uno dei risultati è stato il conseguimento del dottorato da parte di questi scienziati di talento», osserva Nielsen. Il gruppo si propone adesso di sperimentare il software di scansione delle immagini nel Regno Unito e nell’UE, con studi pilota previsti in Danimarca e in Norvegia. Nielsen aggiunge: «Nell’arco di un anno o due, ci auguriamo di assistere alla diffusione dell’impiego clinico di questa pratica».
Parole chiave
DEMO, demenza, modellizzazione, di Alzheimer, cervello, scansione, prognosi, diagnosi, obiettivo, apprendimento automatico
