Diagnosticare una malattia ai primissimi segnali o, se possibile, anche prima, è molto importante per fare scattare subito le terapie necessarie. Per il Parkinson, la seconda malattia neurodegenerativa più diffusa al mondo (colpisce l’1% della popolazione over 65, in Italia ne soffrono almeno 250mila persone), presto sarà possibile anticipare la diagnosi di almeno di 5-7 anni rispetto a quanto avviene oggi. Questo grande passo avanti grazie a speciali sensori indossabili e tecnologie di Intelligenza artificiale messe a punto da un gruppo di ricercatori dell’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna, guidato da Filippo Cavallo, in collaborazione con il reparto di Neurologia dell’Ospedale delle Apuane di Massa e Carrara.
Lo studio, che ha ottenuto un importante riconoscimento grazie alla pubblicazione sulla rivista internazionale Parkinsonism & Related Disorders, ha permesso di produrre un dispositivo indossabile (SensHand) che misura e analizza i movimenti degli arti superiori di una persona.
Come tutti sappiamo una persona malata di Parkinson è riconoscibile dal tremolio delle mani, la rigidità muscolare e il rallentamento motorio. Questi sintomi, però, si possono vedere solo quando la malattia ormai è conclamata, ossia dopo diversi anni che il processo neurodegenerativo ha avuto inizio nel sistema nervoso. Ne consegue che le cure possono iniziare solo in ritardo. SensHand permetterà di abbattere i tempi tra l’inizio della malattia del sistema nervoso e la sua evidenza clinica, in modo tale da anticipare le cure.
I ricercatori hanno accumulato dati motori su 90 persone, così suddivise: 30 sane, 30 affette da iposmia idiopatica e 30 malati di Parkinson. Combinando le informazioni acquisite tramite l’analisi del movimento con i sensori ed i risultati di uno screening olfattivo in grado di individuare persone con iposmia, è possibile identificare in questo gruppo lievi deflessioni motorie (non rilevabili in altro modo) che caratterizzano l’insorgere della malattia, permettendone la diagnosi diversi anni prima a quanto avvenga oggi.
“Sebbene la diagnosi sul Parkinson – spiega il ricercatore Filippo Cavallo – sia fortemente orientata alla valutazione dei sintomi motori, l’interesse verso i sintomi non motori sta sostanzialmente aumentando perché questi possono anticipare l’insorgere dei deficit motori di 5-7 anni, consentendo di contrastare la malattia nella fase cosiddetta prodromica. Il nostro sistema permette una valutazione quantitativa ed oggettiva delle performance motorie, tramite l’estrazione di ben 96 parametri derivanti dall’analisi spaziotemporale e frequenziale dei segnali inerziali acquisiti. Eccellenti risultati sono stati ottenuti nel classificare il gruppo di soggetti sani rispetto a quello dei malati (accuratezza del 95%), confermando che il sistema può rappresentare un ottimo supporto per il clinico nella diagnosi oggettiva della malattia di Parkinson”.
“Gli studi condotti in collaborazione con l’Istituto di BioRobotica – spiega il dottor Carlo Maremmani – hanno permesso di sviluppare sensori indossabili per l’analisi del movimento e, con questi, valutare soggetti con iposmia, svelando minime alterazioni motorie non visibili ad “occhio nudo”, arrivando così alla diagnosi di malattia di Parkinson preclinica. Questo risultato e questo tipo di approccio permetterà tra non molto di iniziare veramente in modo precoce terapie neuroprotettive ed anche nuovi farmaci attualmente in fase di studio”.
“Il nostro lavoro – spiega Erika Rovini, post-doc dell’Istituto di BioRobotica – pone le basi per approfondire e promuovere l’utilizzo di sensori indossabili non invasivi e a basso costo, congiuntamente a tecniche avanzate di intelligenza artificiale, per lo sviluppo di sistemi affidabili da poter essere utilizzati nella pratica clinica come strumenti di decision making di supporto al medico per la diagnosi della malattia di Parkinson in una fase molto precoce che non è possibile identificare con le tradizionali tecniche diagnostiche”.
Fonte: Santannapisa.it
