Alzheimer, un modello predittivo basato su test linguistici e intelligenza artificiale
Negli individui con declino cognitivo lieve la valutazione, il più possibile accurata, dell’evoluzione verso forme di demenza, come la malattia di Alzheimer, riveste un importante significato clinico. Conoscere le probabilità di sviluppare la malattia può avere un peso nella decisione di intervenire con una strategia di contrasto alla demenza, che oggi può includere anche la partecipazione a studi per la sperimentazione di nuovi farmaci.
Una proposta interessante arriva da un team di ricercatori dell’Università di Boston, negli Stati Uniti, che ha verificato il potenziale predittivo di un test basato su modelli linguistici e sulla valutazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) per prevedere, in soggetti con declino cognitivo lieve, la possibile progressione verso l’Alzheimer nei sei anni successivi. Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista Alzheimer’s & Dementia.
L’analisi del linguaggio come strumento predittivo
Lo strumento elaborato dai ricercatori americani parte dai test neuropsicologici che analizzano il linguaggio parlato dei pazienti con declino cognitivo, applicando poi tecniche di machine learning. In pratica, i file audio dei pazienti vengono trasformati in trascrizioni, che sono poi rielaborate in sequenze numeriche, in modo da poter essere analizzate con metodi computerizzati.
I dati analizzati si riferiscono a test neuropsicologici somministrati a 166 partecipanti, con compromissione cognitiva, del Framingham Hearth Study; nell’ambito di tale studio -dal 2005- sono stati raccolti i dati sui test neuropsicologici al fine di sviluppare strumenti diagnostici. Le informazioni ottenute dai test sul linguaggio sono state poi registrate e archiviate insieme ai dati sul livello educativo, fattori di rischio legati alla salute e informazioni sull’ allele Apolipoproteina E (APOE) E4, che costituisce il principale fattore di rischio genetico conosciuto per la malattia di Alzheimer
Il modello predittivo offre buoni risultati in termini di accuratezza e sensibilità
Sul totale dei 166 individui con declino cognitivo lieve, 90 hanno avuto una progressione alla malattia di Alzheimer entro sei anni, mediamente dopo 2,7 anni. Le donne con età più elevata e inferiore livello educativo, e i soggetti portatori dell’allele E4 del gene APOE, hanno mostrato maggiori probabilità di progressione.
Il modello predittivo, basato sull’analisi delle caratteristiche generate dai dati relativi al linguaggio, oltre che delle variabili sociodemografiche, ha raggiunto un’accuratezza del 78,5% e una sensibilità dell’81,1% nella predizione della malattia di Alzheimer entro sei anni.
Un possibile metodo di screening non invasivo e applicabile da remoto
Riassumendo, lo studio mostra che l’impiego dell’intelligenza artificiale per l’analisi dei test linguisti, uniti alle caratteristiche sociodemografiche dei pazienti può portare alla creazione di robusti modelli predittivi della progressione dal declino cognitivo lieve alla malattia di Alzheimer.
Secondo gli autori questa metodica che impiega l’IA potrebbe portare a uno screening, economico e facilmente accessibile anche da remoto. I risultati dello studio, tuttavia, dovrebbero essere confermati da ricerche su larga scala, soprattutto per garantire la generalizzabilità dei risultati.
