La scoperta è stata resa possibile grazie a Explore 3072, una tecnologia innovativa nel campo della proteomica capace di misurare oltre tremila proteine presenti nel plasma con altissima precisione. Lo studio ha preso in esame 183 pazienti affetti da SLA e 309 soggetti sani. Grazie alla piattaforma Olink, che utilizza anticorpi abbinati a sonde di DNA per rilevare minime variazioni proteiche, i ricercatori hanno identificato 33 proteine significativamente alterate nei malati rispetto ai controlli. Qui è entrata in gioco l’intelligenza artificiale: un modello avanzato di machine learning ha permesso di sviluppare un algoritmo capace di distinguere con un’accuratezza del 98,3% tra soggetti sani e persone colpite dalla malattia. Secondo gli studiosi, la scoperta apre nuove prospettive anche per la fase preclinica della Sla. Analizzando campioni di sangue raccolti prima che i pazienti manifestassero i sintomi, sono state individuate alterazioni proteiche indicative di un processo patologico già in atto. Questo suggerisce che la SLA possa avere una lunga fase silente, offrendo la possibilità di intervenire in anticipo, prima che il danno neurologico diventi irreversibile.