L’uso di metodi avanzati di machine learning applicati ai dati di spettroscopia acquisiti su campioni biologici permette di rilevare alterazioni biochimiche associate alla malattia di Alzheimer, facilitandone così un’individuazione più accurata.

A questo risultato è giunto uno studio dell’Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione del Consiglio nazionale delle ricerche di Pisa (Cnr-Isti) in collaborazione con l’Istituto di fisica applicata del Cnr di Firenze (Cnr-Ifac), l’Università di Firenze e l’Azienda ospedaliera universitaria Careggi del capoluogo toscano. 

La ricerca mirava a distinguere le persone con Alzheimer da altre patologie del sistema nervoso centrale mediante la classificazione dei dati ricavati dalla spettroscopia Raman, una tecnica che analizza le interazioni della luce con le molecole del campione, rilevando così le alterazioni biochimiche che possono indicare la presenza della malattia. Il lavoro è stato pubblicato sul Journal of the Franklin Institute.

L'innovazione principale della ricerca risiede nell’aver applicato per la prima volta un metodo avanzato per l'analisi e la classificazione dei dati di spettroscopia Raman acquisiti da campioni di liquido cerebrospinale, sfruttando tecniche di apprendimento automatico topologico.

«Dagli spettri Raman – spiega Maria Antonietta Pascali, ricercatrice del Cnr-Isti - vengono estratte caratteristiche di forma che vengono poi utilizzate per addestrare algoritmi di machine learning capaci di classificare i dati. L'ottimizzazione del processo consente di selezionare il miglior modello predittivo, aumentando così l'accuratezza nella distinzione tra Alzheimer e altre patologie del sistema nervoso centrale».

Il metodo ha dimostrato prestazioni stabili su diversi dataset: «L'accuratezza dell'86% raggiunta nella classificazione dei campioni di liquido cerebrospinale suggerisce un potenziale importante nel riconoscimento dei soggetti Alzheimer. Con ulteriori perfezionamenti, questa tecnica potrebbe migliorare le capacità diagnostiche e integrarsi nella pratica clinica» conferma la ricercatrice.

Responsabile del 60-70% dei casi di demenza nel mondo, si stima che entro il 2050, con l'invecchiamento della popolazione, circa 152 milioni di persone saranno affette dalla malattia di Alzheimer o demenze correlate.

«Questa metodologia – aggiunge infine Pascali - promette di fornire una chiave di lettura efficace non solo per l'Alzheimer, ma potenzialmente anche per altri casi studio. Le evidenze della ricerca fanno sperare che nel prossimo futuro si possa affinare ulteriormente il metodo anche per fornire delle indicazioni aggiuntive riguardo i meccanismi biochimici alla base dell'insorgenza e dell'aggravarsi di questa malattia».