L'intelligenza artificiale aiuta la diagnosi di sclerosi multipla

Neurologia | Redazione DottNet | 28/07/2020 18:06

L'aiuto arriva dall'analisi di un campione di sangue con tecniche di genomica avanzate

L'intelligenza artificiale può aiutare a riconoscere, e quindi a diagnosticare meglio e più in fretta, le diverse forme di sclerosi multipla, a partire dall'analisi di un campione di sangue con tecniche di genomica avanzate. La tecnica, descritta sulla rivista Cell Reports Medicine, è stata sperimentata dai ricercatori dell'Ospedale San Raffaele di Milano, coordinati da Cinthia Farina. Esistono infatti diversi tipi di sclerosi multipla, recidivante-remittente o progressiva, non sempre facili da distinguere. Non esistono infatti dei marcatori specifici. Ma i ricercatori del San Raffaele hanno mostrato per la prima volta come nel sangue ci siano sufficienti informazioni per classificare questa malattia. "Si è sempre dato per scontato che il sangue fosse 'uguale' in tutti i pazienti con sclerosi multipla, ma analizzando i dati provenienti dai malati colpiti da diverse forme della malattia ci siamo accorti che non è così", spiega Farina. Una scoperta cui i ricercatori sono arrivati racogliendo negli anni i campioni di sangue di diversi pazienti che ancora non avevano iniziato i trattamenti, confrontati con quelli di persone sane o da pazienti con altre patologie neurologiche. In tutto sono stati studiati i dati di oltre 300 individui. "Per capire quali siano effettivamente i marcatori nel sangue più adatti a classificare questa malattia serviranno altri studi e bisognerà ulteriormente affinare e allenare l'algoritmo. La cosa importante è aver dimostrato che è possibile 'vedere' quello che accade a livello immunologico nei pazienti a partire da un campione di sangue", continua Farina.  "L'obiettivo finale - conclude - non è solo mettere a punto un sistema di diagnosi precoce ed efficace basato su questa tecnologia, ma anche capire meglio il ruolo del sistema immunitario nelle diverse forme di sclerosi multipla".

 

fonte: Cell Reports Medicine, San Raffaele

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