La malattia di Parkinson è il secondo disordine neurodegenerativo dopo la malattia di Alzheimer.
Nel mondo si stima che ne siano affette più di 6 milioni di persone, delle quali più di 1 milione soltanto in Europa.
Una ricerca italiana – condotta da ENEA e dal Policlinico Tor Vergata di Roma (Unità Operativa Complessa di Neurologia) – ha fatto passi molto importanti – grazie all’utilizzo di tecnologie innovative – per tentare di combattere la malattia di Parkinson.
ENEA e Policlinico Tor Vergata di Roma, infatti, hanno sviluppato un innovativo sistema di video analisi per diagnosticare in modo precoce la malattia e personalizzare la terapia farmacologica.
Indice degli argomenti
Parkinson: così l’Intelligenza artificiale scova i segni della malattia
Alla base della ricerca – pubblicata sulla rivista Applied Sciences – l’Intelligenza Artificiale e le sue tecniche che riescono ad ottenere indizi fondamentali studiando i movimenti del paziente dalle immagini riprese da una telecamera: “La comunità scientifica da tempo cerca di individuare nuove misure che consentano di quantificare in modo obiettivo, standardizzato e coerente le abilità motorie e non motorie del paziente in osservazione – spiega il responsabile ENEA del progetto, Andrea Zanela, ricercatore del Laboratorio di Robotica e Intelligenza Artificiale -. Il sistema di video analisi che abbiamo sviluppato adotta moderne tecniche di deep learning, cioè tecniche di intelligenza artificiale per rilevare la postura di una persona a partire da immagini riprese dalla telecamera”.
La ricerca – si legge in un nota ENEA – si è concentrata sulle alterazioni delle abilità motorie, come i disturbi dell’equilibrio, della postura e dell’andatura, che sono segni distintivi della malattia. L’analisi di queste abilità fornisce indizi rilevanti e precoci per la diagnosi e lo studio dell’avanzamento della malattia, facilitando avvio e valutazione della terapia.
Un aiuto sia per la diagnosi sia per la terapia
“Il sistema non solo è in grado di riconoscere ed evidenziare qualitativamente gli stessi disturbi dell’andatura valutati dai punteggi delle scale normalmente utilizzate, ma offre un’analisi quantitativa dei risultati, rilevando una gamma di disturbi motori più ampia e più finemente graduata, restituendo al medico tutta la ricchezza di una misura strumentale”, sottolinea il responsabile ENEA del progetto.
Questo aspetto innovativo – prosegue la nota ENEA – fa sì che si possa determinare con un alto grado di precisione il reale stato di un paziente e il progresso della malattia senza influire sulle sue normali attività, sia nella fase iniziale del Parkinson, quando i sintomi sono lievi, sia nella gestione della terapia.
Parkinson, AI e Telemedicina: prospettive e futuro della ricerca
Una tra le possibili applicazioni future del sistema innovativo creato da ENEA e Policlinico Tor Vergata di Roma riguarda la possibilità di implementarlo come strumento di Telemedicina. La fase pandemica che stiamo vivendo, infatti, ha suscitato un interesse crescente verso strumenti in grado di valutare a distanza i parametri sullo stato di salute o di malattia di un paziente. Il sistema in questione – per le caratteristiche intrinseche con cui è stato architettato e concepito – si presta bene a queste nuove esigenze.
In futuro, sarà possibile utilizzare una fotocamera ad alta definizione, magari anche un semplice smartphone, per misurare a distanza il grado di deficit motorio nei pazienti con PD (Parkinson’s disease) con la possibilità di essere in grado di intervenire a livello terapeutico.
“Il sistema – precisa Zanela a proposito del suo uso in Telemedicina – non è solo efficace ma ha anche un basso impatto sulla persona, le cui capacità, anche residuali, vengono valutate in modo tanto accurato quanto rispettoso ed ergonomico. Per questo, il sistema sviluppato può essere adottato nella più moderna Telemedicina su base continuativa e negli ambienti in cui le persone vivono e lavorano abitualmente”.
Parkinson e Intelligenza Artificiale: altri studi e ricerche
♦ UN’APP CON AVATAR 3D
Ne avevamo parlato qui: si tratta del vincitore del Premio FIASO, ossia del progetto realizzato dall’IRCCS Ospedale Policlinico San Martino e Università di Genova.
Il Policlinico ha sviluppato una App rivolta a pazienti affetti da malattia di Parkinson e operatori sanitari che permette di visualizzare gli esercizi motori da svolgere tramite un trainer virtuale, un avatar 3D e un assistente vocale e integra le due tipologie di esercizio, motorio e cognitivo, in logica gaming.
Il progetto ha coinvolto circa 400 pazienti e 200 operatori sanitari e dai risultati preliminari è emerso come l’App venga considerata utile da chi l’ha utilizzata.
♦ SISTEMI ROBOTICI E AI PER LO STUDIO DELLE CELLULE
I ricercatori della New York Stem Cell Foundation Research Institute (NYSCF) hanno creato una nuova piattaforma basata su tecniche di intelligenza artificiale che integra sistemi robotici per lo studio delle cellule dei pazienti con metodi di AI per l’analisi delle immagini caratteristiche della malattia a livello cellulare.
Lo studio, condotto in collaborazione con Google Research e pubblicato su Nature Communications, ha esaminato più di 6 milioni di immagini ed è stato in grado di cogliere con successo le differenze esistenti tra cellule sane e cellule di pazienti con Parkinson.
La piattaforma consente di studiare malattie come il Parkinson a un livello cellulare senza precedenti, identificando le caratteristiche della malattia invisibili all’occhio umano.
Il sistema potrebbe anche distinguere sottogruppi di pazienti con malattia di Parkinson con caratteristiche diverse, cosa fondamentale per il progresso della medicina personalizzata.
Ma quando e come entra in gioco l’Intelligenza Artificiale?
In sostanza – spiegano al NYSCF – la piattaforma funziona un po’ come la tecnologia che riconosce il nostro viso quando utilizziamo il cellulare. Un algoritmo studia molte immagini di cellule (in questo caso, 6 milioni, pari a 48 TB di dati) e impara a distinguere tra quelle provenienti da individui sani e quelle di soggetti con PD (Parkinson’s disease). Più immagini studia, più diventa “bravo” e impara a riconoscerle meglio.
“Questa è una dimostrazione ideale del potere dell’Intelligenza Artificiale per la ricerca sulle malattie – afferma Marc Berndl, Software Engineer presso Google Research -. Abbiamo avuto una collaborazione molto produttiva con NYSCF, soprattutto perché i loro sistemi robotici avanzati creano dati riproducibili che possono fornire informazioni affidabili”.
Quali le applicazioni (e le speranze) future?
“Ora speriamo di poter sfruttare questa piattaforma per scoprire farmaci migliori per il Parkinson – afferma il dottor Daniel Paull, PhD, SVP di Discovery and Platform Development del NYSCF -. Abbiamo iniziato a sottoporre a screening migliaia di farmaci al fine di invertire le ‘firme della malattia’ e provare a rendere di nuovo sane le cellule malate“.
Il PD (Parkinson’s disease) è solo l’inizio – spiegano al proposito da NYSFC: il team sta ora applicando la piattaforma ad altre malattie per le quali mancano le cure attuali, introducendo un paradigma completamente nuovo per trovare farmaci che funzionino effettivamente sulle cellule umane: “Speriamo di essere in grado di spingere tutto ciò al di là della malattia di Parkinson – sottolinea Paull -. Stiamo già studiando una serie di malattie per vedere se siamo in grado di rilevare in modo simile questa ‘firma della malattia’ nelle cellule”.
♦ L’AI CHE VIENE DAI BISNONNI CON IL PARKINSON
Una ricerca pubblicata su Arxiv da due giovanissimi fratelli del New Jersey, Tanish e Riya Tyagi, ispirata dalla presenza della malattia di Parkinson nella loro famiglia (ne erano affetti i bisnonni), ha fatto uso dell’apprendimento automatico per rilevare il PD (Parkinson’s disease) concentrandosi sulla Micrografia, un disturbo della grafia che è un indicatore della malattia di Parkinson.
I due fratelli hanno coinvolto nel loro studio i ricercatori della Penn State University con la speranza di ottenere un modello ampiamente accessibile e far sì che sia possibile effettuare una diagnosi precoce della malattia di Parkinson in tutto il mondo, anche per le persone che hanno difficoltà di accesso alle strutture ospedaliere: “Il lavoro di Tanish e Riya mira a migliorare la previsione della Micrografia eseguendo analisi secondarie delle immagini della grafia e adottando metodi di apprendimento automatico all’avanguardia. I risultati potrebbero aiutare i pazienti a ricevere diagnosi e cure precoci per risultati clinici migliori“, sottolinea al proposito il dottor Shangming Zhang, Professore associato dell’Institute for Customized Medicine della Penn State University.
