Parkinson, un dispositivo italiano riconosce i sintomi 7 anni prima

Grazie alla Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, il morbo di Parkinson potrebbe diventare in futuro un nemico più affrontabile e meno temuto. La chiave per la lotta alla malattia neurodegenerativa più diffusa al mondo sta infatti nei tempi impiegati per contrastarla, che potrebbero ridursi in modo importante grazie a nuovi sensori indossabili che sfruttano l’Intelligenza Artificiale per riconoscere i sintomi tipici della condizione in grande anticipo. Il dispositivo chiamato SensHand V1, totalmente non invasivo, è paragonabile a un guanto smart ed è frutto del lavoro dell’Istituto di BioRobotica, che come spiegato sulla rivista Parkinsonism & Related Disorders lo ha sperimentato su 90 persone per valutarne la capacità di riscontrare anticipatamente i segnali del Parkinson.

Sensori che anticipano il Parkinson



Rigidità dei muscoli, tremore e rallentamento motorio. Sono questi i sintomi più comuni del morbo di Parkinson, avvisaglie che tuttavia vengono spesso notate molto tardi: l’obiettivo di SensHand, sviluppato in laboratorio sotto il controllo di Filippo Cavallo e Carlo Maremmani, è analizzare attentamente i movimenti delle braccia proprio per cogliere segnali che possono indicare in largo anticipo i segnali della malattia. Tuttavia, secondo Cavallo, gli esperti stanno rivolgendo recentemente la loro attenzione anche verso “i sintomi non motori”, che “possono anticipare l’insorgere dei deficit motori di 5-7 anni”. Proprio in questa categoria rientra l’iposmia idiopatica, una riduzione dell’olfatto che indicherebbe il rischio di sviluppare il morbo di Parkinson entro 5 anni.

SensHand sperimentato su 90 persone

Per testare SensHand, i ricercatori hanno fatto indossare il dispositivo hi-tech a tre gruppi da 30 persone, ognuno dei quali era composto da individui sani, pazienti affetti da morbo di Parkinson e soggetti che presentavano l’iposmia idiopatica. Incrociando le informazioni rilevate dai sensori del guanto con quelle provenienti da screening dell’olfatto, volti a individuarne una possibile riduzione, sarebbe possibile notare alcune avvisaglie della patologia con alcuni anni di anticipo rispetto alle tecniche odierne. Inoltre, di per sé, SensHand ha offerto una precisione del 79% nel riconoscere il gruppo di appartenenza delle persone che lo indossavano. Erika Rovini dell’Istituto di BioRobotica è convinta che il risultato raggiunto dal team rappresenti un punto di partenza “per approfondire e promuovere l'utilizzo di sensori indossabili non invasivi e a basso costo”.