Un modello di AI guidato dai dati sui pazienti che prevede il decorso del Parkinson

Una nuova ricerca pubblicata sulla rivista scientifica Lancet Digital Health da IBM Research e la Fondazione Michael J. Fox descrive in dettaglio un nuovo modello di intelligenza artificiale che raggruppa i modelli tipici dei sintomi della malattia di Parkinson e ne prevede la progressione nei tempi e nella gravità imparando dai dati longitudinali sui pazienti affetti [...]
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La malattia di Parkinson colpisce più di 6 milioni di persone in tutto il mondo e si prevede che questo numero sia destinato a raddoppiare entro il 2040. Inoltre, questa malattia cronica è eterogenea nella presentazione e nella progressione dei sintomi che possono influenzare sia la funzione motoria che non motoria e possono essere alterati e/o mascherati dagli effetti dei farmaci. Il che, rende ancora più urgente la necessità di ricerca e una migliore comprensione della malattia. Uno spiraglio però c’è. Infatti, l’applicazione di tecniche di machine learning e di modelli di intelligenza artificiale potrebbe trasformare significativamente il modo in cui i medici aiutano i pazienti a gestirne i sintomi come a progettare gli studi clinici adeguati.

Lo ha affermato The Lancet Digital Health, una tra le riviste scientifiche più prestigiose al mondo, con la pubblicazione dell’ultimo lavoro “Discovery of Parkinson’s disease states using machine learning and longitudinal data,” svolto da IBM Research e Michael J. Fox Foundation, fondazione creata dall’attore Michael J. Fox a cui a 30 anni fu diagnosticata una grave forma della malattia di Parkinson giovanile. E’ dal 2018 che i due team stanno collaborando per accelerare gli studi sulla malattia e comprendere le ragioni della diversa evoluzione tra i pazienti per migliorarne la capacità di diagnosi e trattamento. Una partnership che si inserisce nella più ampia missione di IBM Research che ha l’obiettivo di costruire un ecosistema e una comunità di ricerca che possa collegare istituzioni e partner per accelerare gli studi e pianificare trattamenti e cure personalizzati.

L’AI prevede progressione e gravità della malattia suggerendo la terapia più adeguata

Addestrando i modelli IBM AI sul più ampio volume di dati longitudinali (descrizioni dello stato clinico di un paziente raccolte nel tempo) sui pazienti affetti da Parkinson, il team è stato in grado di sviluppare un’intelligenza artificiale capace di individuare con precisione gli stati di progressione della malattia nei diversi pazienti, attraverso l’analisi di problematiche e sintomi diversi, motori, posturali o mentali. Inoltre, il modello potrebbe prevedere se un paziente progredirà o meno in uno stato grave di Parkinson.

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Progressi resi possibili dalla disponibilità dei dati del “Parkinson’s Progression Markers Initiative” (PPMI), uno studio sponsorizzato dalla Michael J. Fox Foundation e che coinvolge attualmente 1.400 persone provenienti da 11 paesi. Il set di dati è servito come input da “dare in pasto” all’approccio di apprendimento automatico, consentendo la scoperta di sintomi complessi e modelli di progressione. Inoltre, le previsioni di progressione e gravità della malattia sono state sperimentate in diversi centri di ricerca su gruppi di persone affette dalla malattia di Parkinson.

Sebbene il lavoro sia stato motivato dal morbo di Parkinson, in generale, grazie a una migliore comprensione e previsione di come si manifesterà una malattia, i medici possono determinare i farmaci e le terapie migliori per un paziente specifico e identificare in modo più efficace coloro che potrebbero trarre vantaggio da una sperimentazione clinica.

 

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