Creata intelligenza artificiale in grado di prevedere Parkinson con precisione del 96%
Salute e BenessereA sviluppare la tecnologia è stato il team di ricerca internazionale guidato da scienziati australiani dell'Università del Nuovo Galles del Sud, i quali hanno collaborato con i colleghi del Dipartimento di Medicina e della Facoltà di Computing & Data Science dell'Università di Boston
Ha una precisione del 96% il sistema di intelligenza artificiale, sperimentale e ancora da convalidare, in grado di prevedere lo sviluppo del morbo di Parkinson prima che compaiano i sintomi tipici della patologia, come tremori e rallentamento dei movimenti. A sviluppare la tecnologia è stato il team di ricerca internazionale guidato da scienziati australiani dell'Università del Nuovo Galles del Sud, i quali hanno collaborato con i colleghi del Dipartimento di Medicina e della Facoltà di Computing & Data Science dell'Università di Boston. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista scientifica Acs Central Science.
Lo studio
Gli studiosi, coordinati da J. Diana Zhang e William A. Donald della School of Chemistry, hanno sviluppato l'intelligenza artificiale creando una rete neurale ispirata dai "nodi" del cervello umano. Per farlo sono partiti dai dati raccolti nello studio Spanish European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition. Gli esperti si sono occupati dei casi di 39 pazienti che hanno sviluppato il morbo di Parkinson entro 15 anni dall'avvio dell'indagine raccogliendo tutti i dati relativi ai loro metaboliti - composti chimici prodotti dall'organismo a seguito del consumo di cibo, dell'assunzione di farmaci e dell'esposizione a sostanze chimiche - che sono veri e propri biomarcatori rilevabili nel sangue e in altri campioni biologici. I dati sono poi stati messi a confronto col set di metaboliti di 39 soggetti sani dall'intelligenza artificiale con lo scopo di trovare schemi in grado di prevedere il rischio di sviluppare la malattia. La tecnologia, chiamata Crank-Ms, acronimo di Classification and Ranking Analysis using Neural network generates Knowledge from Mass Spectrometry, si basa sui dati di un esame di laboratorio chiamato spettrometria di massa per identificare modelli tra i metaboliti.
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I risultati
Analizzando i dati l'intelligenza artificiale ha segnalato che i pazienti con Parkinson avevano nel sangue livelli di triterpenoidi più bassi rispetto a quelli sani. Si tratta di sostanze neuroprotettrici normalmente presenti in mele, pomodori e olive. "Uno studio futuro potrebbe esaminare se il consumo di questi alimenti possa naturalmente proteggere dallo sviluppo del morbo di Parkinson", hanno spiegato i ricercatori. L'intelligenza artificiale ha anche osservato che nei pazienti con la patologia neurodegenerativa erano presenti le famigerate sostanze perfluoroalchiliche o Pfas, perturbatori endocrini associati a molteplici patologie. Durante la ricerca la tecnologia utilizzata è stata in grado di prevedere l'emersione del morbo con una precisione del 96%, ma per avere conferma del fatto che gli schemi di metaboliti possano essere realmente predittivi del Parkinson saranno necessari ulteriori studi e ricerche su gruppi più numerosi di persone e dati.
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Le diagnosi
Questo tipo di tecnologie in futuro potrebbe diventare uno strumento diagnostico utile, anche perché a oggi non esistono esami del sangue e altri test in grado di prevedere il rischio di sviluppare la patologia neurodegenerativa di origine non genetica. La diagnosi arriva infatti solitamente dopo che emergono i sintomi, ma esistono "campanelli d'allarme" riscontrabili già anni prima. Nei casi sospetti l'intelligenza artificiale potrebbe essere usata per effettuare uno screening e determinare le percentuali di rischio.
