La malattia di Alzheimer è ancora avvolta nel mistero per quanto riguarda le sue cause, ma i ricercatori stanno facendo progressi nel rilevare precocemente i primi segnali della patologia, anche attraverso l’analisi del linguaggio. Un team di scienziati dell’Università di Boston ha sviluppato un innovativo algoritmo di intelligenza artificiale in grado di esaminare i modelli linguistici di individui con lievi compromissioni cognitive (MCI). Questo algoritmo è in grado di predire con un’accuratezza del 78,5 percento la transizione da MCI ad Alzheimer entro sei anni.
Lo studio condotto dal team di ricerca, pubblicato recentemente, rappresenta un passo avanti rispetto alle loro precedenti indagini. In passato, avevano addestrato un modello utilizzando registrazioni vocali di oltre 1.000 individui per individuare con precisione le compromissioni cognitive. Questa volta, l’algoritmo è stato addestrato su registrazioni audio trascritte di 166 individui con MCI, con un’età compresa tra 63 e 97 anni.
Utilizzando un approccio di apprendimento automatico, il team è riuscito a individuare segnali nel linguaggio trascritto che collegavano le persone con MCI che avrebbero sviluppato Alzheimer. L’algoritmo è stato quindi applicato in senso inverso per prevedere il rischio di Alzheimer basandosi su nuove trascrizioni linguistiche. Altri fattori come l’età e il sesso sono stati inclusi per ottenere un punteggio predittivo finale.
Secondo il computer scientist Ioannis Paschalidis dell’Università di Boston, il punteggio ottenuto rappresenta la probabilità che un individuo mantenga la stabilità cognitiva o sviluppi la demenza. La capacità predittiva dell’algoritmo offre la possibilità di intervenire precocemente con trattamenti che possono contribuire a gestire l’Alzheimer e rallentarne la progressione.
La rilevazione precoce non solo permette di avviare trattamenti tempestivi, ma offre anche maggiori opportunità di studio sulla malattia e sulla sua evoluzione. Inoltre, individui a rischio possono partecipare in anticipo a studi clinici, aprendo nuove prospettive per lo sviluppo di terapie più efficaci.
Questo approccio innovativo potrebbe essere facilmente implementato in futuro, anche attraverso applicazioni per smartphone, consentendo una rilevazione economica e accessibile a tutti. L’assenza di procedure invasive e la semplicità del test lo rendono un potenziale strumento diagnostico di facile utilizzo.
Le registrazioni utilizzate nello studio erano di bassa qualità, ma con dati più puliti si potrebbe migliorare ulteriormente l’accuratezza dell’algoritmo. Ciò potrebbe portare a una maggiore comprensione delle prime fasi dell’Alzheimer e delle sue varie manifestazioni.
Il professor Paschalidis esprime ottimismo riguardo alla disponibilità di trattamenti sempre più efficaci per l’Alzheimer in futuro. La ricerca è stata pubblicata su Alzheimer’s & Dementia e rappresenta un importante passo avanti nella lotta contro questa malattia debilitante.
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