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È stato testato un dispositivo che analizza il ritmo respiratorio notturno e lo invia a una rete neurale artificiale in grado di diagnosticare la malattia ben prima della comparsa dei sintomi motori.
La malattia di Parkinson è notoriamente di difficile diagnosi in quanto questa si basa principalmente su sintomi motori come tremori, rigidità e lentezza, ma questi compaiono spesso diversi anni dopo l’insorgenza della malattia.
Ora, Dina Katabi, la Thuan (1990) e Nicole Pham Professore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica (EECS) al MIT e ricercatore principale presso la MIT Jameel Clinic e il suo team hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di rilevare il Parkinson dalla respirazione di una persona.
Lo strumento in questione è una rete neurale, una serie di algoritmi collegati che imitano il modo in cui funziona un cervello umano, in grado di valutare se qualcuno ha il Parkinson dalla respirazione notturna, cioè dai ritmi di respirazione che si verificano durante il sonno.
La rete neurale è anche in grado di discernere la gravità della malattia di Parkinson e tracciare la progressione nel tempo.
Yuzhe Yang e Yuan Yuan sono co-primi autori di un nuovo articolo che descrive il lavoro, pubblicato su Nature Medicine. Katabi, che è anche un affiliato del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory e direttore del Center for Wireless Networks and Mobile Computing, è l’autore senior.
A loro si uniscono 12 colleghi della Rutgers University, dell’Università di Rochester Medical Center, della Mayo Clinic, del Massachusetts General Hospital e del Boston University College of Health and Rehabilition.
Nel corso degli anni, i ricercatori hanno studiato il potenziale di rilevare il Parkinson utilizzando il liquido cerebrospinale e il neuroimaging, ma tali metodi sono invasivi, costosi e richiedono l’accesso a centri medici specializzati, rendendoli inadatti a test frequenti che potrebbero altrimenti fornire una diagnosi precoce o un monitoraggio continuo della progressione della malattia.
I ricercatori del MIT hanno dimostrato che la valutazione dell’intelligenza artificiale del Parkinson può essere fatta ogni notte a casa mentre la persona dorme e senza toccare il proprio corpo.
Per fare ciò, il team ha sviluppato un dispositivo con l’aspetto di un router Wi-Fi domestico, ma invece di fornire accesso a Internet, emette segnali radio, analizza i loro riflessi dall’ambiente circostante ed estrae i ritmi di respirazione del soggetto senza alcun contatto corporeo.
Il segnale respiratorio viene quindi inviato alla rete neurale per valutare il Parkinson in modo passivo e non è necessario alcuno sforzo da parte del paziente.
”Una relazione tra il Parkinson e la respirazione è stata notata già nel 1817, nel lavoro del Dr. James Parkinson. Questo ci ha motivato a considerare il potenziale di rilevare la malattia dalla respirazione senza guardare i movimenti “, dice Katabi.
“Alcuni studi medici hanno dimostrato che i sintomi respiratori si manifestano anni prima dei sintomi motori, il che significa che gli attributi respiratori potrebbero essere promettenti per la valutazione del rischio prima della diagnosi di Parkinson”.
Malattia neurologica in più rapida crescita al mondo, il Parkinson è il secondo disturbo neurologico più comune, dopo il morbo di Alzheimer.
Il dispositivo del team di ricerca è stato testato su 7.687 individui, tra cui 757 pazienti con Parkinson.
Katabi osserva che lo studio ha importanti implicazioni per lo sviluppo di farmaci per il Parkinson e l’assistenza clinica. “In termini di sviluppo di farmaci, i risultati possono consentire studi clinici con una durata significativamente più breve e meno partecipanti, accelerando in definitiva lo sviluppo di nuove terapie. In termini di assistenza clinica, l’approccio può aiutare nella valutazione dei pazienti di Parkinson nelle comunità tradizionalmente sottoservite, compresi quelli che vivono nelle aree rurali e quelli con difficoltà a uscire di casa a causa della mobilità limitata o del deterioramento cognitivo “, dice.
”Abbiamo informazioni molto limitate sulle manifestazioni della malattia nel loro ambiente naturale e il dispositivo [di Katabi] consente di ottenere valutazioni oggettive e reali di come le persone stanno facendo a casa. L’analogia che mi piace tracciare [delle attuali valutazioni del Parkinson] è un lampione di notte, e quello che vediamo dal lampione è un segmento molto piccolo … Il sensore completamente senza contatto di Katabi ci aiuta a illuminare l’oscurità”.
