Gli scienziati hanno sviluppato un strumento basato sull’intelligenza artificiale in grado di classificare quattro sottotipi di morbo di Parkinson con un’accuratezza fino al 95%. Questo innovativo strumento è stato creato dai ricercatori del Francis Crick Institute e dell’UCL Queen Square Institute of Neurology di Londra, i quali hanno addestrato un programma per computer utilizzando immagini di cellule staminali dei pazienti affetti da Parkinson.
Secondo uno studio pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence, il lavoro di questi scienziati potrebbe portare a importanti sviluppi nel campo della medicina personalizzata e alla scoperta di farmaci mirati per il trattamento di questa malattia neurodegenerativa. “Comprendiamo molti dei processi che causano il Parkinson nelle persone. La speranza è che un giorno ciò possa portare a cambiamenti concreti. Mentre i pazienti sono vivi non abbiamo modo di sapere quale meccanismo sta avendo luogo, quindi non possiamo dare trattamenti precisi. Utilizzando un modello basato sui neuroni del paziente e combinandolo con un gran numero di immagini, abbiamo generato un algoritmo per classificare i sottotipi: un approccio potente che potrebbe aprire la porta all’identificazione dei sottotipi”, spiega Sonia Gandhi, assistente della ricerca al Crick.
Il morbo di Parkinson è una malattia neurologica progressiva caratterizzata dal danneggiamento delle parti del cervello nel corso di molti anni. I sintomi includono scuotimento involontario di parti specifiche del corpo, movimenti lenti, muscoli rigidi e inflessibili, così come una vasta gamma di altri sintomi fisici e psicologici come depressione, ansia, disturbi del sonno e problemi di memoria. Recentemente, i ricercatori hanno scoperto che ci sono differenze significative nei meccanismi sottostanti che causano la malattia, rendendo necessaria una classificazione più precisa dei sottotipi di Parkinson.
Fino ad oggi, non c’era un modo accurato per differenziare i sottotipi di Parkinson, il che significa che le persone affette da questa malattia venivano fornite diagnostici generici e non sempre avevano accesso a trattamenti, supporto o cure mirate. Tuttavia, il team di ricerca è riuscito a superare questa sfida creando chimicamente quattro diversi sottotipi di Parkinson utilizzando le cellule. Due di questi sottotipi coinvolgono percorsi che portano all’accumulo tossico di una proteina chiamata alfa-sinucleina, mentre gli altri due coinvolgono percorsi associati a mitocondri disfunzionali.
In collaborazione con la società tecnologica britannica Faculty AI, i ricercatori del Crick e dell’UCL hanno sviluppato algoritmi di apprendimento automatico che sono stati in grado di prevedere con precisione il sottotipo di Parkinson nei pazienti. Grazie all’utilizzo del deep learning, è stato possibile estrarre un numero maggiore di caratteristiche cellulari dalle immagini, rispetto all’analisi delle immagini convenzionale.
James Evans, uno studente di dottorato coinvolto nello studio, ha dichiarato: “L’uso dell’intelligenza artificiale in questo studio ci ha permesso di valutare un numero maggiore di caratteristiche cellulari e valutare l’importanza di queste caratteristiche nel discernere il sottotipo di malattia. Ora speriamo di espandere questo approccio”. Grazie a questo strumento innovativo, si potrebbe aprire la strada a un trattamento più personalizzato e mirato per i pazienti affetti da Parkinson, permettendo loro di avere una migliore qualità di vita e accesso a cure più specifiche.
Intelligenza Artificiale identifica sottotipi del Parkinson con precisione del 95%
Gli scienziati hanno sviluppato uno strumento basato sull’intelligenza artificiale in grado di classificare quattro sottotipi di morbo di Parkinson con un’accuratezza fino al 95%. I ricercatori hanno “addestrato” un programma per computer utilizzando immagini di cellule staminali dei pazienti. Questo lavoro potrebbe portare alla medicina personalizzata e alla scoperta di farmaci mirati. L’obiettivo è trovare trattamenti specifici per i pazienti vivi. Utilizzando un algoritmo basato sui neuroni del paziente e un gran numero di immagini, si è generato un modello per la classificazione dei sottotipi della malattia. Questo potrebbe aprire la porta all’identificazione dei sottotipi. La piattaforma permetterebbe anche di testare i farmaci e prevedere la risposta delle cellule cerebrali di un paziente prima degli studi clinici. Parkinson è una condizione caratterizzata da danni progressivi al cervello nel corso di molti anni. I sintomi includono scuotimento involontario di parti del corpo, movimenti lenti e muscoli rigidi, così come una vasta gamma di altri sintomi fisici e psicologici. Fino ad ora, non c’era modo di differenziare accuratamente i sottotipi di Parkinson, quindi molte persone ricevono diagnosi non specifiche e non hanno accesso a trattamenti mirati. Utilizzando le cellule, i ricercatori hanno creato chimicamente quattro diversi sottotipi di Parkinson e con il supporto dell’intelligenza artificiale hanno definito il sottotipo nel singolo paziente. Questo approccio potrebbe fornire un maggior numero di informazioni rispetto all’analisi convenzionale delle immagini. Si spera ora di espandere questo approccio.
