Grazie all’intelligenza artificiale è possibile diagnosticare precocemente il morbo di Parkinson attraverso campioni di sangue. E’ l’esito di uno studio, pubblicato su Genes, di ricercatori dell’Università di Bari, dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e della Pia Fondazione Panico di Tricase (Lecce), frutto della collaborazione interdisciplinare tra i gruppi di ricerca del Centro Malattie Neurodegenerative, del Dipartimento di Bioscienze, Biotecnologie e Biofarmaceutica, quello specializzato nello sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale del Dipartimento di Fisica con la sezione di Bari Infn. Oggi la diagnosi del Parkinson si ottiene con certezza solo post mortem, mentre nelle prime fasi della malattia le indicazioni cliniche sono basate sui sintomi del paziente. Una diagnosi tempestiva del Parkinson permetterebbe un intervento efficace per rallentare lo sviluppo della malattia. Lo studio basato su dati provenienti da esperimenti di sequenziamento dell’Rna umano effettuati dal consorzio Ppmi, fondato dalla Michael J.Fox Foundation, ha portato allo sviluppo di un algoritmo che permette di distinguere con grande precisione tra soggetti sani e soggetti malati. I campioni di sangue raccolti sono stati sottoposti a sequenziamento di seconda generazione, codificati ed elaborati da un algoritmo di intelligenza artificiale sviluppato ad hoc, che ha permesso di decodificare il segnale e individuare un insieme di geni che potrebbero spiegare i meccanismi alla base dello sviluppo del Parkinson.
“Il nostro studio – spiegano i ricercatori baresi – potrebbe essere un importante passo in avanti per chiarire le dinamiche fisiologiche alla base del Parkinson. Inoltre potrebbe aiutare a ottenere sia una diagnosi precoce della malattia, aumentando le possibilità di intervento clinico sui pazienti nelle prime fasi, sia all’individuazione di meccanismi biologici complessi favorendo la scoperta di nuovi farmaci”.
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