A oggi non esistono esami di laboratorio in grado di diagnosticare la malattia del Parkinson prima della sua insorgenza. La sua identificazione si basa solo sulla presenza della tipica sintomatologia come tremori o disturbi posturali. Tuttavia, esistono alcuni campanelli d’allarme – come la mancanza del sonno – che, se opportunamente individuati, possono segnalare la malattia, molto prima della sua comparsa effettiva.
Per questo motivo è stato realizzato il Crank-Ms, un metodo di misurazione che utilizza l’intelligenza artificiale (AI) per evidenziare la presenza del Parkinson prima della sua insorgenza.
LO STUDIO
A realizzare il Crank-Ms è stato un team di ricerca internazionale guidato da scienziati australiani dell’Università del Galles con i colleghi del Dipartimento di Medicina dell’Università di Boston. Ispirandosi ai “nodi” del cervello umano hanno ideato uno strumento che, seppur ancora sperimentale, ha una precisione del 96%. Per questo motivo potrebbe trasformarsi, un giorno, in un eccezionale metodo di diagnosi.
Un precedente studio spagnolo sulla relazione tra l’alimentazione e le patologie oncologiche, è stata la base di partenza per lo sviluppo del Crank-Ms. Gli studiosi, infatti, hanno utilizzato i partecipanti di questo studio come soggetti di controllo e soggetti sperimentali delle proprie ricerche. Al primo gruppo appartenevano le persone sane, al secondo coloro che, nei 15 anni successivi, avevano sviluppato il Parkinson. Confrontando i risultati tramite il Crak-Ms, sono riusciti a identificare combinazione metaboliche uniche che potrebbero essere potenziali segnali della malattia.
GLI SCHEMI METABOLICI
Dall’analisi dell’IA sugli schemi metabolici sono emerse due evidenze scientifiche. La prima riguarda i triterpenoidi, sostanza che protegge i neuroni, presente in alimenti come pomodori e olive. Il livello di questi neuro-protettori è apparso più basso nei pazienti con il Parkinson. Uno studio futuro potrebbe, quindi, esaminare se il consumo di questi elementi possa naturalmente proteggere dallo sviluppo della malattia.
La seconda riguarda le sostanze PFAS note come “sostanze chimiche permanenti” a causa della loro scarsa degradabilità nell’ambiente. Possono avere effetti negativi sulla salute come danni al fegato, problemi alla tiroide o tossicità neuronale. Il fatto che sia stata individuata una grossa quantità di queste sostanze nei parkinsoniani non è un caso.
PERCHE’ L’ AI?
Il metodo più comune per analizzare i dati della metabolomica – la disciplina che si occupa di identificare a studiare specifici schemi metabolici – è attraverso processi statistici. Per capire, quindi, quali metaboliti sono più significativi per la malattia, l’intelligenza artificiale (AI) è stata essenziale.
Il metodo di apprendimento automatico, infatti, ha permesso di individuare i marcatori più importanti che determinano chi in futuro svilupperà il Parkinson.
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