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Nuovi algoritmi possono prevedere una psicosi prima che questa si manifesti

Attualmente, la previsione accurata delle psicosi si basa sull’ipotesi più probabile e sull’esperienza dei medici. Gli algoritmi di previsione sviluppati nell’ambito del progetto PRONIA potrebbero cambiare tutto questo.
Nuovi algoritmi possono prevedere una psicosi prima che questa si manifesti
La ricerca della società per ottenere sempre più ricchezza, comfort e crescita sta chiudendo i cittadini in un angolo. Le psicosi affettive e anaffettive non sono mai state così diffuse, al punto che sono diventate il disturbo relativo al cervello più costoso in Europa. Nei disturbi affettivi, il modello è spesso lo stesso: uno stile di vita sedentario, carente di luce solare, con deficit di sonno a partire dalla giovane età, combinato con un maggiore uso di droghe e una crescente trascuratezza emotiva.

«Il costo per la società è enorme», afferma il prof. dott. Nikolaos Koutsouleris dell’Università Ludwig-Maximilians di Monaco. «Le popolazioni più giovani sono fortemente colpite e la conseguente disabilità nel corso della loro vita, a causa del decorso spesso recidivo di questi disturbi, provoca costi diretti e indiretti molto elevati nel 50 % dei casi». Nella sola Europa, i disturbi psicotici e affettivi ammontano a un onere di 207 miliardi di euro ogni anno.

Ci si potrebbe chiedere come frenare l’ondata crescente del disturbo mentale. Secondo il prof. dott. Koutsouleris, stiamo considerando tre principali falle nelle attuali contromisure. La prima è che, nella maggior parte dei paesi dell’UE, la psichiatria preventiva è ancora agli inizi, in assenza di adeguate infrastrutture per la salute mentale. La seconda ragione risiede nel modo in cui le strategie di riconoscimento precoce sono ricavate da analisi statistiche a livello di gruppo, rendendo molto difficile identificare in modo affidabile le persone a rischio. Infine, anche le procedure di intervento precoce (principalmente la psicoterapia) derivano da sperimentazioni cliniche a livello di gruppo, che non sono state personalizzate per generare raccomandazioni terapeutiche per singoli pazienti. Le persone ad alto rischio sono molto difficili da reclutare per tali sperimentazioni cliniche.

Il progetto PRONIA (Personalized Prognostic Tools for Early Psychosis Management) è stato costruito attorno a questa esigenza di studi e strumenti di personalizzazione più rappresentativi. «In PRONIA, puntavamo ad affrontare la seconda lacuna, ovvero la necessità di strumenti che consentano una misurazione del rischio più accurata e rappresentativa nel singolo paziente. Abbiamo anche cercato di rendere operativi i risultati più scadenti in modo più ampio, includendo quelli della compromissione funzionale nel nostro obiettivo di previsione, oltre a includere dati più oggettivi nei nostri strumenti prognostici quali neuroimaging, dati neurocognitivi e informazioni genetiche o proteomiche».

Gli strumenti prognostici di PRONIA sono adattati alle popolazioni ad alto rischio, dove questo rischio è già stato stabilito da un medico. Essi completano il «presentimento» che attualmente regola la prognosi del paziente con una quantificazione del rischio reale.

«In futuro, ciò potrebbe portare a un approccio preventivo stratificato e a un’allocazione più razionale delle risorse terapeutiche. L’innovazione principale risiede nel modo in cui abbiamo addestrato gli algoritmi di apprendimento automatico a prevedere i risultati a livello di singolo soggetto, alimentandoli con dati prognostici multimodali acquisiti sequenzialmente», spiega il prof. dott. Koutsouleris. «In un certo senso, in questo modo vengono simulate le catene prognostiche nelle strutture cliniche del mondo reale. Noi aggiungiamo supporto computerizzato a questi flussi di lavoro per migliorare il processo decisionale medico nei momenti critici della procedura».

Concretamente, gli esperti clinici saranno in grado di utilizzare uno strumento fornito con stime quantitative del rischio, ossia i punteggi di rischio, in diversi domini, quali il rischio di transizione della malattia o il rischio di compromissione funzionale in punti di follow-up a sei mesi, a un anno o a due anni. Tale approccio potrebbe agevolare una quantificazione del rischio più flessibile, più ampia e più accurata in ogni paziente, sebbene non risolva le sfide infrastrutturali.

Il consorzio PRONIA sta elaborando un piano aziendale per un’azienda che testerà il prototipo del sistema di supporto decisionale per la telepsichiatria in ambienti clinici reali in diversi paesi dell’UE. «Ovviamente, quando ci si sposta dal banco di prova al posto letto si dovranno affrontare molte altre sfide, tra cui la certificazione, la sicurezza del paziente e le considerazioni etiche», conclude il prof. dott. Koutsouleris.

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Life Sciences

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PRONIA, psicosi, salute mentale, algoritmo, previsione, diagnosi