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 del Francis Crick Institute e dell’UCL Queen Square Institute of Neurology di Londra hanno “addestrato” un programma per computer per riconoscere i sottotipi della malattia utilizzando immagini di cellule staminali dei pazienti. Il team ha affermato che il loro lavoro, pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence, potrebbe aprire la strada alla medicina personalizzata e alla scoperta di farmaci mirati.
Sonia Gandhi, assistente della ricerca a capo del gruppo del Laboratorio di biologia della neurodegenerazione al Crick, spiega: “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”.
Parkinson, nuovi strumenti basati sull’Intelligenza Artificiale per individuare i sottotipi della malattia
“Facendo un ulteriore passo avanti, la nostra piattaforma ci consentirebbe di testare i farmaci e prevedere se le cellule cerebrali di un paziente sono in grado di rispondere positivamente ad un farmaco, ancor prima di iscriversi agli studi clinici”. Il morbo di Parkinson è una condizione in cui parti del cervello vengono progressivamente danneggiate nel corso di molti anni. I sintomi includono scuotimento involontario di particolari parti del corpo, movimenti lenti e muscoli rigidi e inflessibili. C’è anche una vasta gamma di altri sintomi fisici e psicologici come depressione e ansia, disturbi del sonno e problemi di memoria. Questi variano da persona a persona a causa delle differenze nei meccanismi sottostanti che causano la malattia.
I ricercatori affermano che fino ad ora non c’era modo di differenziare accuratamente i sottotipi di Parkinson. Significa che alle persone vengono fornite diagnosi non specifiche e non sempre hanno accesso a trattamenti, supporto o cure mirate. Il team ha quindi utilizzato le cellule per creare chimicamente quattro diversi sottotipi di Parkinson. Due che coinvolgono percorsi che portano all’accumulo tossico di una proteina chiamata alfa-sinucleina e due che coinvolgono percorsi associati a mitocondri disfunzionali.
Lavorando con la società tecnologica britannica Faculty AI, il team ha sviluppato algoritmi di apprendimento automatico che sono stati in grado di prevedere con precisione il sottotipo di Parkinson nel paziente. James Evans, uno studente di dottorato presso il Crick e l’UCL, e primo coautore dello 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. Utilizzando il deep learning, siamo stati in grado di estrarre molte più informazioni dalle nostre immagini rispetto all’analisi delle immagini convenzionale. Ora speriamo di espandere questo approccio”.
