Questa ricerca è stata pubblicata in Medicina naturaleOffre nuove conoscenze che possono contribuire a una migliore comprensione e diagnosi delle malattie cerebrali. La ricerca evidenzia il potenziale di un modello linguistico di intelligenza artificiale per aiutare ad affrontare una serie di diagnosi errate causate dalla complessità di tali malattie. Ad esempio, in molti casi i sintomi si sovrappongono e il quadro clinico può variare significativamente da un paziente all'altro. Ciò porta regolarmente a diagnosi errate che nella pratica possono raggiungere il 30%.
Due modelli di intelligenza artificiale
Il gruppo di ricerca guidato da Inge Huitinga di Banca olandese dei cervelli e Inge R. Holtman dell'UMCG, due modelli di intelligenza artificiale: un modello di classificazione per analizzare le cartelle cliniche e un modello di previsione per fare una diagnosi. “Innanzitutto è stato necessario esaminare i file per vedere quali sintomi si presentavano regolarmente nei donatori con diverse malattie cerebrali”, spiega Holtmann. Alla fine abbiamo identificato 90 sintomi diversi in cinque domini diversi: sintomi psicologici, sintomi cognitivi, problemi motori e sintomi sensoriali. Successivamente, abbiamo classificato manualmente 20.000 frasi per addestrare il modello di classificazione.
Tessuto cerebrale nella Banca olandese del cervello
Un aspetto chiave di questa ricerca è concentrarsi sulla relazione tra i sintomi sperimentati dai pazienti e i cambiamenti molecolari o cellulari nel tessuto cerebrale. Grazie a un’ampia raccolta di tessuti cerebrali provenienti da oltre 5.000 donatori, la Dutch Brain Bank fornisce un set di dati unico per questo studio.
Il modello di previsione si è dimostrato efficace nel diagnosticare correttamente la maggior parte dei casi, sebbene sia ancora carente nelle malattie rare. L'analisi ha mostrato che un numero significativo di donatori ha ricevuto una diagnosi errata durante la loro vita. “Un gruppo di persone con malattia di Alzheimer sembra avere sintomi che ricordano il morbo di Parkinson o un gruppo di persone con demenza frontotemporale che si manifesta come malattia di Alzheimer. Questi gruppi sono spesso difficili da diagnosticare correttamente durante la vita”, spiega Holtmann. Per migliorare continuamente il modello per ottenere diagnosi più accurate.
Verso un atlante del cervello
L'ambizione dei ricercatori è quella di sviluppare un atlante molecolare del cervello come passo successivo nella loro ricerca. Questo atlante del cervello fornirà una panoramica dettagliata delle cellule e delle molecole che cambiano con diversi sintomi cerebrali. Ciò potrebbe, ad esempio, aiutare a scoprire nuovi biomarcatori che svolgono un ruolo sempre più importante nell’individuazione di un’ampia gamma di malattie e sono già utili, tra le altre cose, nella chirurgia cardiaca. Una nuova ricerca sul tessuto cerebrale probabilmente aprirà nuove porte per diagnosticare e curare meglio le malattie cerebrali in futuro.
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