Con TRACE4AD è possibile prevedere la presenza di Alzheimer con l’AI

TRACE4AD è un faro di speranza per l’Alzheimer, un nome che evoca timore, un futuro incerto, la perdita lenta ma inesorabile di ciò che siamo. È una malattia che colpisce non solo chi ne è affetto, ma anche le famiglie, gli amici e le persone più care. Si tratta di una forma comune di demenza, una malattia neurodegenerativa progressiva che attacca il cervello, distruggendo le cellule nervose e le loro connessioni. Inizialmente, si manifesta con lievi problemi di memoria, spesso scambiati per normali segni dell’invecchiamento. Tuttavia, con il passare del tempo i sintomi peggiorano fino a dimenticare persino i nomi dei propri cari e la capacità di comunicare. A livello biologico, l’Alzheimer è caratterizzato dall’accumulo anomalo di due proteine nel cervello: la beta-amiloide, che forma placche tra le cellule nervose e la proteina tau, che crea ammassi all’interno delle cellule. Attualmente non esiste una cura ma la tecnologia insieme alla scienza sta dando risultati rivoluzionari. 

TRACE4AD: funzioni e vantaggi

TRACE4AD è uno strumento di intelligenza artificiale sviluppato da DeepTrace Technologies, spin-off IUSS Pavia. Lo studio multicentrico, pubblicato su Frontiers in Neurology che ha coinvolto ben 795 pazienti reclutati in 66 centri tra Europa e Nord America, tra cui eccellenze come il Centro Diagnostico Italiano di Milano. TRACE4AD si occupa di analizzare automaticamente risonanze magnetiche cerebrali e test neuropsicologici per definire lo stato della patologia, le cause tra i disordini neurocognitivi e l’evoluzione entro due anni. Il suo impiego, su indicazione di neurologi specialisti, è finalizzato a migliorare l’efficienza del sistema sanitario, ridurre i costi e, soprattutto assicurare cure personalizzate e tempestive ai pazienti. Tra i  vantaggi dell’utilizzo di TRACE4AD per prevenire l’Alzheimer c’è l’accuratezza nella formulazione dell’ipotesi eziologica dei disturbi neurocognitivi e la sensibilità e la specificità nella predizione della conversione a demenza nei successivi 24 mesi.

L’AI svela il volto di genere dell’Alzheimer 

Finora si è spesso  considerato l’Alzheimer e il Parkinson come malattie che colpiscono indiscriminatamente. Nonostante ciò, gli studi hanno evidenziato come ci siano sottili ma significative differenze nel modo in cui queste patologie si manifestano tra uomini e donne. Uno studio coordinato dal CNR-Istc, con la collaborazione della Fondazione Santa Lucia IRCCS e altri enti, ha utilizzato per la prima volta un algoritmo di machine learning per analizzare test neuropsicologici, neurofisiologici e genetici al fine di prevedere l’Alzheimer e il Parkinson tra uomini e donne. La ricerca è stata pubblicata sul Journal of the Neurological Sciences ed ha messo in luce i fattori preventivi delle due patologie che variano in base al sesso. Ad esempio, per l’Alzheimer alcuni test di memoria risultano più efficaci per le donne, mentre per il Parkinson, negli uomini sono più visibili rigidità muscolare e disfunzioni del sistema nervoso autonomo. 

L’AI e nuovi metodi: AD Detection e SERENADE

Nessuno avrebbe mai pensato che da una calligrafia o dal suono della voce si potessero rivelare i primi segni di Alzheimer. Quella che fino a poco fa era un’intuizione, adesso è una realtà concreta grazie all’AI. Il laboratorio di Artificial Intelligence and Data Analysis del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell’Informazione dell’Università degli studi di Cassino e del Lazio Meridionale sta sperimentando AD Detection, un sistema AI che analizza la calligrafia e in base a delle modifiche nella  scrittura vengono ravvisati dei segnali di Alzheimer. Diverso è il progetto SERENADE che utilizza l’AI per analizzare dati clinici e comportamentali, individuando segnali precoci di declino cognitivo, cercando una spiegazione nei dati comportamentali. I progetti citati sono soltanto alcuni di un percorso ancora lungo ma che fornisce grandi speranze. L’intelligenza artificiale risulta un importante strumento di unione tra tecnologia e cura. 

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