Grazie all'intelligenza artificiale è
possibile diagnosticare precocemente il morbo di Parkinson
attraverso campioni di sangue. E' l'esito di uno studio,
pubblicato su Genes, di ricercatori dell'Università di Bari,
dell'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e della Pia
Fondazione Panico di Tricase (Lecce), frutto della
collaborazione interdisciplinare tra i gruppi di ricerca del
Centro Malattie Neurodegenerative, del Dipartimento di
Bioscienze, Biotecnologie e Biofarmaceutica, quello
specializzato nello sviluppo di algoritmi di intelligenza
artificiale del Dipartimento di Fisica con la sezione di Bari
Infn. Oggi la diagnosi del Parkinson si ottiene con certezza
solo post mortem, mentre nelle prime fasi della malattia le
indicazioni cliniche sono basate sui sintomi del paziente. Una
diagnosi tempestiva del Parkinson permetterebbe un intervento
efficace per rallentare lo sviluppo della malattia. Lo studio
basato su dati provenienti da esperimenti di sequenziamento
dell'Rna umano effettuati dal consorzio Ppmi, fondato dalla
Michael J.Fox Foundation, ha portato allo sviluppo di un
algoritmo che permette di distinguere con grande precisione tra
soggetti sani e soggetti malati. I campioni di sangue raccolti
sono stati sottoposti a sequenziamento di seconda generazione,
codificati ed elaborati da un algoritmo di intelligenza
artificiale sviluppato ad hoc, che ha permesso di decodificare
il segnale e individuare un insieme di geni che potrebbero
spiegare i meccanismi alla base dello sviluppo del Parkinson.
"Il nostro studio - spiegano i ricercatori baresi - potrebbe
essere un importante passo in avanti per chiarire le dinamiche
fisiologiche alla base del Parkinson. Inoltre potrebbe aiutare a
ottenere sia una diagnosi precoce della malattia, aumentando le
possibilità di intervento clinico sui pazienti nelle prime fasi,
sia all'individuazione di meccanismi biologici complessi
favorendo la scoperta di nuovi farmaci".
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