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Utilizzando la luce infrarossa e l’apprendimento automatico, i ricercatori hanno sviluppato un metodo per esaminare efficacemente la salute umana e le sue deviazioni a livello di popolazione.
Immaginate uno scenario in cui una singola goccia di sangue fornisce informazioni complete sulla salute in pochi minuti.
Grazie ai recenti progressi scientifici, questa visione potrebbe diventare realtà.
Gli scienziati del team BIRD guidato da Mihaela Žigman della Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) e del Max Planck Institute of Quantum Optics (MPQ), in collaborazione con l’Helmholtz Zentrum München, hanno sviluppato uno strumento di screening sanitario che utilizza la luce infrarossa e l’apprendimento automatico per rilevare più condizioni di salute con una sola misurazione.
La spettroscopia infrarossa, una tecnica che impiega la luce infrarossa per analizzare la composizione molecolare delle sostanze, è stata uno strumento fondamentale in chimica per decenni.
È come dare alle molecole un’impronta digitale che può essere fornita da una macchina specializzata chiamata spettrometro.
Se applicata a biofluidi complessi come il plasma sanguigno, questa tecnica fisico-chimica può rivelare informazioni dettagliate sui segnali molecolari, rendendola uno strumento promettente per la diagnostica medica.
Nonostante il suo uso di lunga data nella chimica e nell’industria, la spettroscopia infrarossa non è stata stabilita né integrata nel canone della diagnostica medica.
Guidato da Mihaela Žigman, un team di scienziati del gruppo BIRD presso LMU e MPQ ha avviato uno sforzo per affrontare questo problema.
Avendo precedentemente stabilito un metodo per misurare il plasma umano, hanno collaborato con il team di Annette Peters di Helmholtz Monaco di Baviera per aprire la strada all’impronta molecolare a infrarossi su una popolazione naturalmente diversificata.
Ciò ha comportato la misurazione del sangue di migliaia di individui nello studio KORA, un progetto di ricerca sanitaria completo istituito ad Augsburg, in Germania.
Gli adulti selezionati in modo casuale sono stati scelti come scenario rappresentativo per una popolazione naturalmente variabile e sono stati reclutati per esami medici e donazioni di sangue.
Qual è il valore dell’opera in corso? Lo studio KORA esistente ha ottenuto un nuovo valore in quanto è stato testato da una nuova prospettiva e ha avuto un nuovo scopo: più di 5.000 campioni di plasma sanguigno sono stati misurati utilizzando la spettroscopia infrarossa a trasformata di Fourier (FTIR).
Tarek Eissa e Cristina Leonardo del team BIRD della LMU hanno analizzato i campioni di sangue dello studio KORA utilizzando la luce infrarossa per ottenere impronte molecolari. Il team ha applicato l’apprendimento automatico per analizzare le impronte molecolari e le ha correlate con i dati medici.
Hanno scoperto che queste impronte digitali contengono informazioni preziose che consentono un rapido screening sanitario.
Un algoritmo informatico multi-task che ora è in grado di distinguere tra vari stati di salute, tra cui livelli anormali di lipidi nel sangue, vari cambiamenti nella pressione sanguigna, vedere il diabete di tipo 2 ma anche individuare anche il pre-diabete, un precursore del diabete spesso non rilevato.
È interessante notare che l’algoritmo potrebbe anche individuare individui che erano sani e sono rimasti sani nel corso degli anni indagati.
Questo è stato molto significativo per due motivi: in primo luogo, la maggior parte delle persone in qualsiasi popolazione casuale sperimenta cambiamenti di salute anormali e dato che siamo tutti diversi, così come che tutti cambiamo nel tempo, è tutt’altro che banale trovare individui completamente sani.
In secondo luogo, molti individui soffrono di più condizioni in varie combinazioni. Tradizionalmente, i medici avrebbero bisogno di un nuovo test per ogni malattia.
Tuttavia, questo nuovo approccio non si limita a individuare una condizione alla volta, ma identifica con precisione una serie di problemi di salute.
Questo sistema basato sull’apprendimento automatico non solo identifica gli individui sani, ma rileva anche condizioni complesse che coinvolgono più malattie contemporaneamente.
Inoltre, può prevedere lo sviluppo della sindrome metabolica anni prima della comparsa dei sintomi, fornendo una finestra per gli interventi.
Questo studio getta le basi affinché l’impronta digitale molecolare a infrarossi diventi una parte di routine dello screening sanitario, consentendo ai medici di rilevare e gestire le condizioni in modo più efficiente, dicono i ricercatori.
Ciò è particolarmente importante per i disturbi metabolici come le anomalie del colesterolo e il diabete, dove interventi tempestivi ed efficaci possono migliorare significativamente i risultati.
Tuttavia, le potenziali applicazioni di questa tecnologia si estendono ancora oltre. Man mano che i ricercatori continuano a perfezionare il sistema e ad espanderne le capacità, per mezzo dello sviluppo tecnologico e dell’istituzione di questi nel contesto degli studi clinici, ci saranno ancora più condizioni di salute e le loro combinazioni aggiunte al repertorio diagnostico, sperano i ricercatori.
Ciò potrebbe portare a un monitoraggio personalizzato della salute, in cui le persone controllano regolarmente il proprio stato di salute e rilevano potenziali problemi molto prima che diventino gravi.
In conclusione, la combinazione della spettroscopia infrarossa con l’apprendimento automatico è destinata a trasformare la diagnostica sanitaria, ritengono i ricercatori
. Con una singola goccia di sangue e luce infrarossa, ci sarà un nuovo potente strumento per tenere sotto controllo la nostra salute, individuando i problemi in modo più efficiente e potenzialmente migliorando l’assistenza sanitaria a livello globale.
