Per la prima volta è stato utilizzato lo strumento dell'intelligenza artificiale (IA) per individuare i fattori più importanti per la diagnosi precoce - differenziando uomini e donne - di malattie neurodegenerative. Questo in uno studio in cui Roma Tor Vergata partecipa attivamente col coordinamento dell'Istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Consiglio nazionale delle ricerche di Roma (Cnr-Istc). La ricerca è stata pubblicata su Journal of the Neurological Sciences.
In particolare nel caso dell'Alzheimer l'algoritmo ha analizzato l'esito di semplici test neuropsicologici volti a stimare la probabilità di insorgenza della patologia a seconda del sesso sulla base di parametri “predittori” come la memoria, l'orientamento, l'attenzione e il linguaggio (MMSE); la memoria verbale a breve termine (AVTOT); e la memoria episodica a lungo termine (LDELTOTAL).
Tra le firme di questo lavoro, il dottorando Gianfrancesco Angelini (primo autore) e Nicola Toschi, ordinario di Fisica applicata, impegnati entrambi presso il dipartimento di Biomedicina e prevenzione dell'università di Roma Tor Vergata, che sottolinea "Lo studio utilizza il machine learning per svelare le differenze tra uomini e donne nel Parkinson, evidenziando biomarcatori chiave e migliorando la diagnosi personalizzata. Si scopre che rigidità muscolare, sintomi autonomici e fattori genetici incidono diversamente tra i sessi, suggerendo la necessità di terapie mirate. Questo è cruciale perché trattamenti generici possono essere meno efficaci o avere effetti collaterali diversi a seconda del paziente. Capire queste differenze aiuta a sviluppare cure più precise, migliorando la qualità della vita e rallentando la progressione della malattia".
“La novità dello studio consiste nell'aver adottato un approccio integrato nell'analisi dei test, coerentemente con la teoria che abbiamo sviluppato al Cnr-Istc, secondo cui entrambe le patologie -Alzheimer e Parkinson - potrebbero essere manifestazioni di una sola malattia, denominata Neurodegenerative Elderly Syndrome (NES)”, spiega il responsabile scientifico della ricerca, Daniele Caligiore, Dirigente di Ricerca al Cnr-Istc e Direttore della Advanced School in Artificial Intelligence (AS-AI).
a cura dell'Ufficio Stampa di Ateneo