SuSTaIn, l'algoritmo che permette di identificare tre sottotipi dell'Alzheimer

La rivista Nature Communications pubblica uno studio, condotto con il contributo dell'Università Statale di Milano, Centro Dino Ferrari e dell'Unità Malattie Neurodegenerative dell'Ospedale Policlinico, che potrebbe diventare un'alternativa all'identificazione di tre sottotipi della malattia di Alzheimer.

Grazie all'utilizzo dell'intelligenza artificiale con tecniche computazionali di machine-learning, il gruppo di ricerca è riuscito a sviluppare, grazie all'analisi delle caratteristiche delle immagini di risonanza magnetica dell'encefalo, un algoritmo, chiamato SuStaIn (Subtype and Stage Inference), in grado di identificare tre sottotipi della grave malattia neurodegenerativa.

Non tutti i pazienti con malattia di Alzheimer hanno lo stesso decorso di malattia e non esistono, ad oggi, marcatori che permettano di predire la minore o maggiore compromissione cognitiva nel tempo. Questa è la ragione principale del fallimento delle sperimentazioni farmacologiche, il cui disegno sperimentale non poteva necessariamente prevedere una stratificazione dei pazienti.

"La malattia di Alzheimer è nella maggior parte dei casi una patologia multifattoriale - afferma Elio Scarpini, docente di Neurologia all'Università Statale e direttore dell'Unità Malattie Neurodegenerative dell'Ospedale Policlinico, Centro Dino Ferrari. Per questo motivo, l'età d’esordio e l’evoluzione della malattia possono essere molto diverse da paziente a paziente".

Per arrivare a questo risultato, sono state studiate diverse coorti seguite longitudinalmente sia dal punto di vista clinico che strumentale, fra cui anche pazienti con altri tipi di demenza, come la Demenza Frontotemporale (FTD), inclusi nello studio GENFI (GENetic FTD Initiative), consorzio internazionale di cui fa parte l'Università Statale con l'Unità Malattie Neurodegenerative dell'Ospedale Policlinico e il Centro Dino Ferrari.

"In futuro - conclude Daniela Galimberti, responsabile del Laboratorio di Diagnostica e di Ricerca della malattia di Alzheimer del Policlinico e tra gli autori dello studio - l'algoritmo potrà essere implementato in modo da includere non solo le immagini di risonanza ma anche altri dati derivanti dallo studio dei fluidi biologici, come il liquido cefalorachidiano e il sangue. Il modello potrà ovviamente risultare di particolare interesse sotto il profilo della ricerca e della clinica anche in altre patologie neurodegenerative, con l'obiettivo di sviluppare una strategia terapeutica personalizzata".