L’IA identifica differenze di genere nei test cognitivi per una diagnosi precoce dell’Alzheimer più precisa e personalizzata.
L’uso di algoritmi di machine learning nella medicina si sta espandendo in modi sorprendenti. Recentemente, un team di ricercatori ha impiegato per la prima volta l’Intelligenza Artificiale per analizzare un complesso di test neuropsicologici, neurofisiologici e genetici. Lo scopo? Predire l’insorgenza della malattia di Alzheimer e del morbo di Parkinson tenendo in considerazione il sesso del paziente. Questa innovativa ricerca, guidata dal Cnr-Istc, getta le basi per approcci diagnostici specifici che distinguono tra uomini e donne, promettendo di modificare la pratica clinica attuale.
Roma, 11 febbraio 2025 – È possibile determinare se il sesso gioca un ruolo cruciale nello sviluppo di malattie neurodegenerative come l’Alzheimer e il Parkinson? A esplorare questa domanda è una ricerca pionieristica dell’Istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Istc) di Roma. Grazie all’utilizzo avanguardistico dell’IA, il team ha mirato a dischiudere i misteri della diagnosi precoce, delineando una chiara distinzione tra sexe maschili e femminili. Attraverso un algoritmo appositamente sviluppato, i ricercatori hanno esaminato l’esito di vari test neuropsicologici e fisici, somministrati a un gruppo eterogeneo di individui, sani e affetti, di entrambi i sessi.
Un approccio interdisciplinare al servizio della neurologia
Lo studio, il cui risultato è stato pubblicato sul Journal of the Neurological Sciences, è il frutto di una collaborazione tra diverse istituzioni, tra cui il Cnr-Istc e diverse università e fondazioni italiane. Utilizzando modelli di machine learning, sono stati delineati, per la prima volta con chiarezza, i fattori predittivi delle due malattie, offrendo nuove prospettive sulla loro insorgenza, differenziata secondo il genere.
Daniele Caligiore, il responsabile scientifico della ricerca e dirigente di Ricerca presso il Cnr-Istc, ha spiegato come questo progetto abbia sfidato le convenzioni esistenti, proponendo che l’Alzheimer e il Parkinson potrebbero essere manifestazioni di una singola patologia denominata Neurodegenerative Elderly Syndrome (NES). “Abbiamo iniziato analizzando le differenze tra pazienti sani e malati senza pregiudizi di sesso”, afferma Caligiore, sottolineando l’importanza di un algoritmo di machine learning spiegabile che aumenti la trasparenza e l’affidabilità delle loro scoperte.
Comprendere le sfide dell’Alzheimer
In ambito Alzheimer, l’intelligenza artificiale ha preso in esame test neuropsicologici per prevedere la malattia con grande precisione. Parametri quali la memoria e l’attenzione sono stati quantificati per valutare il rischio di sviluppo della malattia in base al sesso. È emerso chiaramente che il test MMSE è un predittore potente per le donne, mentre per gli uomini funge da strumento di controllo più a lungo termine. Le varianti di memoria rappresentano un elemento chiave nei diversi sessi, evidenziando come gli approcci diagnostici personalizzati possano risultare cruciali.
Parkinson e le differenze Geni-Specifiche
Allo stesso modo, lo studio sul Parkinson ha portato alla luce caratteristiche sensibili al genere. Per gli uomini, la rigidità muscolare e le disfunzioni del sistema nervoso autonomo si sono rivelate segnali premonitori cruciali, mentre per le donne, le disfunzioni urinarie giocano un ruolo significativo. Componenti genetiche come la variante SNCA-rs356181 sono cruciali per comprendere la suscettibilità maschile al Parkinson, evidenziando l’interazione complessa tra fattori genetici e sintomi.
Con questa ricerca, l’intelligenza artificiale mostra come metodologie personalizzate in base al sesso possano migliorare notevolmente la gestione clinica delle malattie neurodegenerative. Caligiore conclude, “L’intelligenza artificiale può davvero supportare la medicina integrando analisi complesse, permettendo non solo di prevedere e monitorare le malattie, ma anche di offrire trattamenti su misura.” Questa innovazione indica un futuro in cui la medicina personalizzata diventerà una realtà più concreta, migliorando nuovamente la qualità della cura dei pazienti.