Parkinson: l’Intelligenza Artificiale aiuta la diagnosi e la prognosi.
Al momento attuale non sono stati identificati dei sistemi efficaci e poco invasivi per consentire di diagnosticare il Parkinson e monitorare l’evoluzione della malattia. Grazie all’uso dell’Intelligenza Artificiale è stato possibile trovare un parametro specifico.
Che cos’è il morbo di Parkinson?
Il morbo di Parkinson è un disturbo neurologico che colpisce il movimento, l'equilibrio e la coordinazione. È un disturbo progressivo, il che significa che i sintomi peggiorano nel tempo man mano che le cellule nervose vengono danneggiate. È causato da una mancanza di dopamina, un neurotrasmettitore presente nel cervello che aiuta a controllare il movimento e la coordinazione. Infatti, il sintomo principale della malattia di Parkinson è il tremore o il tremolio delle mani a riposo, la rigidità, la bradicinesia (la lentezza nei movimenti automatici), i problemi posturali (che possono produrre la perdita dell’equilibrio e che si manifestano con la tipica andatura impacciata e rigida) e la lentezza nel parlare. I sintomi possono includere anche la depressione e i disturbi del sonno. La causa del morbo di Parkinson è sconosciuta, ma si ritiene che sia causata da una combinazione di fattori genetici ed ambientali. I sintomi di solito compaiono nella fascia di età compresa tra i 58 e i 60 anni (colpendo circa l’1% , il 2% delle persone), mentre sopra gli 85 anni l’incidenza sale intorno al 3-5% della popolazione. Raramente la malattia può colpire anche le persone più giovani. Ad esempio, l’attore Michael J.Fox ebbe una diagnosi del morbo di Parkinson a soli 30 anni. La ricerca scientifica ha individuato alcuni potenziali biomarcatori di Parkinson presenti nel liquido cerebrospinale e grazie alle tecniche di neuroimaging è possibile ottenere una buona accuratezza diagnostica. Tuttavia, questi biomarcatori e questi esami sono costosi, invasivi e richiedono l'accesso a centri medici specializzati e, di conseguenza, non sono adatti per eseguire dei test frequenti, per fornire una diagnosi precoce o per monitorare la progressione della malattia.
Il morbo di Parkinson e la respirazione durante il sonno
Già nel 1817, James Parkinson (a cui si deve la scoperta e il nome della malattia), notò una relazione tra questa patologia e la respirazione. Questo collegamento è stato successivamente confermato grazie alla ricerca scientifica che ha evidenziato come la degenerazione in alcune aree del tronco cerebrale possa incidere negativamente sui muscoli che regolano la respirazione ed incrementare così questo tipo di problemi durante il sonno. Inoltre, questi problemi respiratori si manifestano anni prima dei sintomi tipici del Parkinson e questo consentirebbe di poter eseguire una diagnosi precoce nei pazienti. Partendo da questa ipotesi è stato possibile mettere a punto una ricerca mirata che ha coinvolto migliaia di persone negli Stati Uniti e questa analisi è stata supportata dall’Intelligenza Artificiale che ha permesso di individuare e confermare la presenza di un legame tra la respirazione notturna e il Parkinson.
Un nuovo test basato sull'AI per diagnosticare il Parkinson e la sua evoluzione
L’ AI (Artificial Intelligence) ha permesso di mettere a punto un modello di analisi non invasivo e a basso costo che consente di monitorare l’andamento della malattia direttamente nell’ambiente domestico senza dover sottoporre il paziente ad esami invasivi. Infatti il sistema è in grado di valutare i parametri respiratori durante il sonno e può essere utile anche per intercettare i prodromi della patologia. L’Intelligenza Artificiale, raccogliendo questi dati durante la notte, è in grado di dedurre in modo autonomo se la persona ha il Parkinson e valutarne la gravità in conformità con il MDS-UPDRS (MDS-Unified Parkinson's Disease Rating Scale). Questo studio è stato pubblicato sulla rivista Nature Medicine e ha coinvolto un campione di 7687 partecipanti negli Stati Uniti e ha monitorato 120 mila ore di sonno totali. La precisione diagnostica dell’algoritmo si attesta al momento tra l'85% e il 90%. L'algoritmo è stato anche in grado di indicare la gravità della malattia e tracciarne la progressione nel tempo. I ricercatori suggeriscono che un dispositivo wireless potrebbe accelerare gli studi clinici, ridurre la necessità di visite cliniche tra i pazienti affetti da Parkinson e migliorare il rilevamento precoce della malattia adottando anche sistemi di telemedicina.
Che cos’è il MDS-UPDRS?
Oggi l'MDS-UPDRS è il metodo più comune per valutare la gravità del Parkinson e permette di analizzare il grado di compromissione presente nei pazienti. La valutazione attraverso il sistema MDS-UPDRS richiede uno sforzo sia da parte dei pazienti che dei medici. Infatti i pazienti devono eseguire una visita di persona e le valutazioni vengono eseguite utilizzando dei criteri parzialmente oggettivi. Invece con questo sistema basato sull’Intelligenza Artificiale il medico potrebbe monitorare a distanza i pazienti grazie alla telemedicina ed eseguire delle visite mirate. Naturalmente sono necessarie ulteriori ricerche per stabilire sia la fattibilità di tale modello, che il potenziale impatto sulla pratica clinica. Infatti questo studio manifesta alcuni limiti dato che il morbo di Parkinson è una malattia disomogenea che presenta diversi cluster differenti. Sono quindi necessari ulteriori approfondimenti per poter confermare ulteriormente quanto emerso da questa ricerca, ma la strada intrapresa è decisamente promettente ed interessante.
L’Intelligenza Artificiale a supporto della medicina e della psicologia
È sempre più evidente come l’ AI oggi rappresenti un aiuto prezioso sia per la ricerca scientifica che per la pratica clinica. Il supporto dell’Intelligenza Artificiale sarà sempre più essenziale per affrontare le prossime sfide e i problemi irrisolti sia in ambito medico che psicologico. Infatti, senza l’uso di questo modello di AI sarebbe stato impossibile giungere a queste conclusioni.
Psicologo del Lavoro e delle organizzazioni
Specialista in Psicoterapia
Esperto di VRT (Virtual Reality Therapy)
Master in Cognitive Behavioural Hypnotherapy
Ipnosi Clinica Evidence Based
Membro dell'American Psychological Association
Membro della Division 30 Society of Psychological Hypnosis
Past Vice President Ordine degli Psicologi del Piemonte
Bibliografia
Yang, Y., Yuan, Y., Zhang, G. et al. Artificial intelligence-enabled detection and assessment of Parkinson’s disease using nocturnal breathing signals. Nat Med28, 2207–2215 (2022). https://doi.org/10.1038/s41591-022-01932-x
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