Nuovo strumento AI mostra un’accuratezza dell’80% nella previsione della progressione dell’Alzheimer

Uno strumento AI all’avanguardia è stato sviluppato dai ricercatori del Dipartimento di Psicologia dell’Università di Cambridge, vantando un’accuratezza impressionante di circa l’80%. Questo approccio innovativo mira a ridurre la necessità di test diagnostici invasivi e costosi per la demenza, migliorando potenzialmente gli esiti del trattamento in una fase precoce.

La demenza, che colpisce oltre 55 milioni di persone nel mondo, rappresenta un significativo onere sociale e finanziario stimato approssimativamente in 820 miliardi di dollari all’anno. Con un previsto triplicarsi dei pazienti nei prossimi 50 anni, la rilevazione precoce diventa sempre più cruciale, considerando soprattutto che la malattia di Alzheimer rappresenta il 60-80% dei casi di demenza.

Invece di basarsi su test invasivi e costosi come scansioni PET o punture lombari, il nuovo modello AI utilizza dati non invasivi e a basso costo dei pazienti, come test cognitivi e scansioni MRI strutturali, raccolti da circa 400 individui in una coorte di ricerca negli Stati Uniti. Il modello AI è stato ulteriormente convalidato utilizzando dati da altri 600 partecipanti della coorte statunitense, insieme a dati provenienti da cliniche di memoria nel Regno Unito e a Singapore.

Questo innovativo modello AI ha dimostrato la sua capacità di distinguere tra individui con lieve compromissione cognitiva stabile e quelli che progrediscono verso l’Alzheimer entro tre anni. Sorprendentemente, ha identificato con precisione gli individui che progrediscono verso l’Alzheimer nell’82% dei casi e ha identificato quelli con l’Alzheimer basandosi esclusivamente su test cognitivi e scansioni MRI nell’81% dei casi.

Superando tre volte circa i biomarcatori clinici attuali e le diagnosi dei medici nella previsione della progressione dell’Alzheimer, questo strumento AI ha il potenziale per ridurre significativamente le diagnosi sbagliate e i test invasivi e costosi non necessari. I ricercatori prevedono di ampliare il modello per includere anche altre forme di demenza e vari tipi di dati, incluso biomarcatori da test del sangue, per migliorarne ulteriormente l’accuratezza e l’utilità nel fronteggiare le sfide poste dalla demenza.