L’Intelligenza Artificiale per la diagnosi di Alzheimer e Parkinson: nuove scoperte sulle differenze di genere. Un algoritmo AI per individuare i fattori predittivi delle patologie neurodegenerative
La ricerca sulle malattie neurodegenerative ha compiuto un importante passo avanti grazie a uno studio innovativo coordinato dal Cnr-Istc, che per la prima volta ha utilizzato un algoritmo di machine learning per analizzare test neuropsicologici, neurofisiologici e genetici, tenendo conto delle differenze tra uomini e donne. I risultati, pubblicati nel Journal of the Neurological Sciences, pongono le basi per un approccio diagnostico basato sul genere, destinato a migliorare la prevenzione e il trattamento della malattia di Alzheimer e del morbo di Parkinson.
Come l’IA sta rivoluzionando la diagnosi precoce
Lo studio ha analizzato un campione misto, composto da individui sani e pazienti affetti da Alzheimer e Parkinson, con l’obiettivo di individuare i principali fattori predittivi specifici per sesso. I risultati evidenziano come alcuni parametri neuropsicologici e genetici abbiano un ruolo più rilevante in base al genere, aprendo la strada a percorsi diagnostici personalizzati.
Secondo Daniele Caligiore, Dirigente di Ricerca al Cnr-Istc e Direttore della Advanced School in Artificial Intelligence (AS-AI), la ricerca supporta la teoria della Neurodegenerative Elderly Syndrome (NES), secondo cui Alzheimer e Parkinson potrebbero essere manifestazioni diverse della stessa patologia neurodegenerativa.
Differenze di genere nella diagnosi dell’Alzheimer
L’algoritmo AI ha analizzato diversi test neuropsicologici per prevedere l’insorgenza dell’Alzheimer. I risultati dimostrano che:
MMSE (Mini Mental State Examination) è un predittore più efficace per le donne, mentre negli uomini è cruciale per il monitoraggio a lungo termine. LDELTOTAL (memoria episodica a lungo termine) è più predittivo per l’insorgenza dell’Alzheimer nelle donne. AVTOT (memoria verbale a breve termine) risulta più rilevante negli uomini. Il livello di istruzione incide in modo diverso sul rischio di Alzheimer: le donne con livelli di istruzione più bassi presentano un rischio maggiore.
Le caratteristiche predittive del Parkinson secondo il sesso
Il modello AI ha individuato diversi fattori predittivi chiave per il morbo di Parkinson:
Negli uomini, i dati relativi alla rigidità muscolare e alle disfunzioni del sistema nervoso autonomo sono indicatori fondamentali. Nelle donne, sono più rilevanti le disfunzioni urinarie per predire la malattia. L’età e la storia familiare hanno un impatto predittivo maggiore negli uomini. La fluidità verbale semantica (SFT) e la variante genetica SNCA-rs356181, legata alla proteina alfa-sinucleina, sono forti predittori del Parkinson negli uomini.
Verso una medicina personalizzata grazie all’IA
“I risultati di questa ricerca dimostrano l’importanza di approcci diagnostici specifici per sesso nella pratica clinica,” spiega Caligiore. “Affinare i test neuropsicologici e identificare biomarcatori personalizzati consentirà trattamenti mirati ed efficaci.”
Questa innovazione rappresenta un esempio concreto di come l’Intelligenza Artificiale possa supportare la medicina, combinando l’analisi delle caratteristiche individuali con un approccio sistemico. Gli algoritmi di machine learning possono integrare dati fisiologici, genetici e legati allo stile di vita per prevedere l’insorgenza della malattia, monitorarne la progressione e ottimizzare i trattamenti.
