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L’orologio di Alzheimer: verso una diagnosi più precoce della malattia

Un dispositivo sviluppato da ricercatori dell'MIT potrebbe aiutare la diagnosi tempestiva di patologie neurodegenerative, come l'Alzheimer

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SALUTE – La diagnosi precoce dei disturbi neurologici può rivelarsi un fattore di importanza decisiva nella loro cura. In alcuni casi, tuttavia, può essere davvero difficile anche per l’équipe medica più preparata ed esperta rilevare l’insorgenza di alcune patologie degenerative (primo fra tutti l’Alzheimer). Il motivo è semplice: l’effettivo deterioramento del sistema nervoso può aver avuto inizio anni prima di qualunque manifestazione patologica rilevabile con i test clinici.

Infatti uno dei problemi dei test per rilevare l’insorgenza della patologia è il loro carattere di soggettività.
Un esempio su tutti? Il cosiddetto “clock drawing test” (CDT) che consiste, appunto, nel chiedere al soggetto sotto osservazione di disegnare un orologio che indichi una certa ora. Un paziente non affetto da Alzheimer sarà perfettamente in grado di farlo. Al contrario, un soggetto colpito dal disturbo disegnerà una forma distorta, schiacciata, il cui contorno è assai dissimile da una circonferenza, e le cifre indicanti le ore saranno rappresentate in modo non equispaziato, ma quasi caotico.

Il problema è capire nel mezzo del processo, ossia nello stadio intermedio tra condizione sana e patologica, come individuare in disegni di questo tipo quelle anomalie che possono indicare la possibile insorgenza della malattia. Affidarsi alla soggettività del giudizio di un medico (benché esperto) sul grado di distorsione del disegno dell’orologio può condurre spesso a dei falsi negativi, ovvero alla errata convinzione che il test sia stato superato con successo.

Di qui l’idea di un gruppo di ricercatori del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del MIT: sviluppare un’intelligenza artificiale in grado di scovare nei disegni anche le tracce più sottili della presenza della patologia. Il sistema opera in modo molto sofisticato: anzitutto, la penna utilizzata per disegnare è un complesso meccanismo in grado di catturare e salvare anche i movimenti più impercettibili della mano del soggetto.

Inoltre, l’algoritmo utilizzato dispone di una notevole base di dati, relativa a un archivio di migliaia di casi già osservati in passato. In questo modo, l’intelligenza artificiale può misurare accuratamente, e in modo obiettivo, la deformazione e confrontarla con quelle presenti in analoghi disegni prodotti da un significativo campione di soggetti sani e malati. E forse riuscire nei casi in cui il medico potrebbe fallire nella diagnosi precoce di Alzheimer e altre malattie.

Non si tratta di un caso isolato di impiego di algoritmi evoluti nella diagnosi clinica. Già nel 2012, per esempio, un gruppo di ricerca di Microsoft ha presentato uno studio legato allo sviluppo di un sistema automatico per la diagnosi della depressione basata su dati relativi a utenti dei principali social network, come Twitter e Facebook. Nel recente passato, inoltre, IBM ha annunciato di aver sviluppato un supercomputer, di nome Watson, in grado di effettuare una diagnosi di cancro in tempi estremamente rapidi e con notevole tempestività.

Può far sorridere sapere che Watson era stato precedentemente testato in un campo assai più frivolo: quello dei quiz televisivi. Infatti, nel febbraio 2011, il computer dell’IBM ha partecipato a tre episodi di Jeopardy!, riuscendo infine a battere il campione che ha vinto più denaro in tutta la storia del gioco, e accaparrandosi un montepremi finale di un milione di dollari, poi interamente devoluto in beneficenza.
Un ottimo precedente e un solido biglietto da visita, per un supercomputer che si candida a fornire un contributo a una delle sfide più difficili di tutti i tempi: la lotta contro il cancro.

Leggi anche: I diritti dei malati di Alzheimer in italiano

Pubblicato con licenza Creative Commons Attribuzione-Non opere derivate 2.5 Italia.   
Crediti immagine: Hey Paul Studios, Flickr

 

Gianpiero Negri
Laureato in Ingegneria Elettronica, un master CNR in meccatronica e robotica e uno in sicurezza funzionale di macchine industriali. Si occupa di ricerca, sviluppo e innovazione di funzioni meccatroniche di sicurezza presso una grande multinazionale del settore automotive. Membro di comitati scientifici (SPS Italia) e di commissioni tecniche ISO, è esperto scientifico del MIUR e della European Commission e revisore di riviste scientifiche internazionali (IEEE Computer society). Sta seguendo attualmente un corso dottorato in matematica e fisica applicata. Appassionato di scienza, tecnologia, in particolare meccatronica, robotica, intelligenza artificiale e matematica applicata, letteratura, cinema e divulgazione scientifica, scrive per Oggiscienza dal 2015.

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