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Un metodo innovativo di machine learning aiuta a individuare precocemente l’Alzheimer. Lo studio, realizzato dal CNR, l’Università di Firenze e l’Azienda Ospedaliera Universitaria Careggi, utilizza la spettroscopia Raman per analizzare il liquido cerebrospinale e rilevare alterazioni biochimiche. Pubblicato sul Journal of the Franklin Institute, il lavoro apre nuove strade nella diagnosi precoce, migliorando l’accuratezza nel distinguere questa malattia da altre patologie neurodegenerative.
In un’epoca di crescente incidenza delle malattie neurodegenerative, la scienza e la tecnologia continuano a spingersi oltre per trovare soluzioni efficaci. Un recente studio italiano ha segnato un passo decisivo nella diagnosi dell’Alzheimer, sfruttando l’apprendimento automatico per migliorare la precisione diagnostica. La ricerca, condotta dal CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche), dall’Università di Firenze e dall’Azienda Ospedaliera Universitaria Careggi, ha proposto un approccio inedito che unisce la spettroscopia Raman e il machine learning, individuando alterazioni biochimiche specifiche della malattia.
Grazie a questo metodo, la spettroscopia Raman viene applicata a campioni di liquido cerebrospinale, rilevando segnali che potrebbero indicare la presenza di Alzheimer. Questo processo consente di misurare le variazioni nelle molecole del campione, analizzando la luce riflessa e le sue interazioni con il liquido. In questo modo, i ricercatori riescono a distinguere la malattia da altre patologie neurologiche, aprendo un nuovo fronte nella medicina di precisione. La ricerca, pubblicata sul Journal of the Franklin Institute, segna un passo avanti importante per il settore della diagnostica.
Spettroscopia Raman e Topologia Computazionale: una Nuova Frontiera per la Diagnosi
La vera innovazione dello studio risiede nell’uso della topologia computazionale combinata con il machine learning per analizzare i dati raccolti dalla spettroscopia Raman. Attraverso questo approccio, gli scienziati riescono a catturare dettagli topologici nei campioni di liquido, utilizzando algoritmi che esaminano e classificano le “forme” delle molecole presenti.
“L’accuratezza dell’86% raggiunta nella classificazione dei campioni di liquido cerebrospinale suggerisce un potenziale importante nel riconoscimento dei soggetti Alzheimer. Con ulteriori perfezionamenti, questa tecnica potrebbe migliorare le capacità diagnostiche e integrarsi nella pratica clinica” spiega Maria Antonietta Pascali.
Per la diagnosi precoce dell’Alzheimer, infatti, la precisione rappresenta un traguardo decisivo, poiché consente di anticipare la malattia distinguendola da altre forme di demenza. Una diagnosi accurata permette non solo un trattamento tempestivo, ma anche di fornire alle famiglie indicazioni e strumenti per affrontare le conseguenze a lungo termine della patologia.
L’Alzheimer e la Sfida della Diagnosi Precoce
Secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità, si stima che entro il 2050 circa 152 milioni di persone soffriranno di Alzheimer o demenze correlate. Di fronte a questa prospettiva, lo studio condotto dai ricercatori italiani rappresenta un’iniziativa fondamentale per affrontare la crescente diffusione della malattia.
“Questa metodologia promette di fornire una chiave di lettura efficace non solo per l’Alzheimer, ma potenzialmente anche per altri casi studio. Le evidenze della ricerca fanno sperare che nel prossimo futuro si possa affinare ulteriormente il metodo anche per fornire delle indicazioni aggiuntive riguardo i meccanismi biochimici alla base dell’insorgenza e dell’aggravarsi di questa malattia”, conclude Pascali.
Il progetto si inserisce nell’iniziativa “Proteomics, radiomics and machine learning-integrated strategy for precision medicine of Alzheimer’s” (Prama), finanziata dalla Regione Toscana e coordinata dal CNR-Ifac. Questo consorzio coinvolge scienziati di diverse discipline e rappresenta uno dei primi tentativi di applicare il machine learning in campo medico in modo tanto specifico.
