Nella lotta contro il morbo di Parkinson, l’utilizzo di innovazioni tecnologiche è sempre più di primaria importanza. In particolare, due recenti studi americani, hanno dimostrato le grandi potenzialità dell’Intelligenza Artificiale e fanno ben sperare che la progressione della stessa possa, in un prossimo futuro, arrestarsi o – quantomeno – rallentare.
L’intelligenza artificiale nella diagnostica avanzata e nella medicina: le nuove frontiere
Morbo di Parkinson, le scoperte del New York Stem Cell Foundation Research Institute
Com’è noto, il morbo di Parkinson è un disturbo cerebrale che porta a tremore, rigidità e difficoltà nel camminare, nonché nell’equilibrio e nella coordinazione dei movimenti. I sintomi del Parkinson, di solito, iniziano gradualmente e peggiorano nel tempo; con il progredire della malattia, le persone possono avere difficoltà a camminare e parlare.
Alcuni ricercatori della New York Stem Cell Foundation Research Institute (NYSCF) hanno messo su una nuova piattaforma che permette di scoprire le “firme cellulari” del Parkinson (caratteristiche delle cellule, condizioni, reazioni a vari tipi di stress ecc.). Tale piattaforma integra sistemi robotici che permettono di studiare le cellule dei pazienti affetti da Parkinson utilizzando l’Intelligenza Artificiale per l’analisi delle immagini.
La collaborazione con Google Research
Utilizzando la loro piattaforma di coltura cellulare automatizzata, gli scienziati della NYSCF hanno collaborato con Google Research per identificare con successo nuovi segni distintivi cellulari della malattia in esame, creando e profilando oltre un milione di immagini di cellule della pelle prese da una coorte di novantuno pazienti reclutati presso la NYSCF. Una dimostrazione “ideale” del potere dell’Intelligenza Artificiale applicata alla ricerca sulle malattie. Google Research ha collaborato attivamente con NYSCF, utilizzando sistemi robotici avanzati di ultima generazione già in uso presso la fondazione newyorkese.
La nuova piattaforma varata dalla NYSCF richiede l’utilizzo di cellule della pelle facilmente accessibili da parte dei pazienti, ma può anche essere applicata ad altri tipi di cellule, compresi i derivati delle cellule staminali pluripotenti indotte (generate artificialmente) che la NYSCF crea per “modellare” una varietà di malattie.
Il morbo di Parkinson è la seconda malattia neurodegenerativa progressiva più diffusa e colpisce il due/tre percento degli individui di età superiore ai sessantacinque anni. Mentre alcune varianti presenti in molti geni sono state associate al rischio di sviluppo del Parkinson, più del novanta percento dei casi sono sporadici, causati da fattori genetici e ambientali ancora sconosciuti. E anche se sono stati fatti progressi sostanziali nel chiarire i meccanismi patologici alla base di tale malattia, i ricercatori della NYSCF hanno sottolineato il fallimento di recenti studi clinici mirati a vie patologiche stabilite, il che suggerisce che le attuali strategie di scoperta di farmaci contro il Parkinson rimangono inadeguate.
Profilate le immagini di milioni di cellule
La ricerca della fondazione newyorkese ha sfruttato il vasto archivio di cellule di pazienti reclutati presso la NYSCF, nonché il sistema robotico all’avanguardia “NYSCF Global Stem Cell Array”, per profilare le immagini di milioni di cellule dei già citati novantuno pazienti interessati dalla ricerca. Gli scienziati della NYSCF hanno usato il loro sistema robotico per isolare ed espandere i fibroblasti (un tipo di cellula facilmente accessibile che riflette la genetica del donatore e la storia dell’esposizione ambientale) da campioni di biopsia cutanea, procedendo a etichettare diverse parti di queste cellule utilizzando una tecnica chiamata “Cell Painting”. Le immagini risultanti sono state poi “guidate” dall’Intelligenza Artificiale, identificando le caratteristiche delle immagini specifiche delle cellule dei pazienti reclutati. Questa metodologia può potenzialmente determinare ciò che le cellule dei pazienti hanno in comune tra loro, cosa che potrebbe non essere altrimenti osservabile. Inoltre, gli algoritmi sono “imparziali”, ossia non si basano su alcuna conoscenza precedente o preconcetti sul Parkinson (quindi è possibile scoprire “firme” completamente nuove della malattia). La ricerca della fondazione newyorkese e di Google Research è stata in grado di distinguere tra immagini di cellule di pazienti e tra diversi sottotipi della malattia. Probabilmente potrebbe essere possibile anche prevedere in maniera accurata da quale donatore proviene un determinato campione di cellule. Le firme cellulari del Parkinson, identificate dal team di ricerca, possono essere utilizzate per scoprire quali farmaci possono invertire queste caratteristiche. I ricercatori sperano anche che la piattaforma NYSCF possa aprire nuove strade terapeutiche per molte malattie in cui la scoperta e l’utilizzo di farmaci tradizionali non ha avuto successo.[1]
La rilevazione del Parkinson mediante micrografia
Un’altra ricerca “tecnologica” sul Parkinson è stata effettuata due giovani fratelli del New Jersey (USA), Tanish e Riya Tyagi, i quali hanno pubblicato un documento sull’uso dell’apprendimento automatico (Machine Learning) per rilevare il Parkinson, concentrandosi sulla micrografia, un disturbo della scrittura che è anche un marcatore (ossia di una sostanza che può rilevare la presenza di una malattia) per la scoperta del Parkinson.
Una ricerca, quella dei fratelli Tyagi, che era partita come indagine genetica all’interno della propria famiglia (i loro bisnonni erano affetti da Parkinson) e che ora ha come obiettivo quello di rendere il loro modello ampiamente accessibile a tutti, in modo che la diagnosi precoce del Parkinson sia possibile anche per quelle persone che hanno accesso limitato alle cure mediche. Tanish Tyagi nel febbraio dell’anno scorso, quando aveva solo quindici anni, aveva appena appreso cosa fosse la micrografia, che nella scrittura “a mano” permette di valutare la presenza di tremori, contrazioni muscolari involontarie e movimenti lenti delle mani.
Non molto tempo dopo, Tanish ha assistito a un discorso sul Parkinson di alcuni ricercatori della Penn State University (Pennsylvania, USA). Così ha cercato di coinvolgere tali ricercatori universitari sul perseguimento della rilevazione del Parkinson mediante micrografia, trovando la loro approvazione nel supervisionare il suo ambizioso progetto. Secondo i ricercatori della Penn State University, il lavoro di Tanish e Riya Tyagi mira a migliorare la previsione della micrografia adottando metodi di apprendimento automatico all’avanguardia. I risultati potrebbero aiutare i pazienti affetti da Parkinson a ricevere una diagnosi e un trattamento precoce per ottenere migliori risultati sanitari, prendendo la malattia “in tempo”.
I Tyagi hanno usato l’apprendimento automatico, guidato da un potente processore grafico (GPU) dell’azienda americana NVIDIA, per l’estrazione delle caratteristiche della micrografia.
Il loro dataset comprendeva immagini open-source di esami di cinquantatré persone sane e centocinque pazienti affetti da Parkinson; hanno estratto diverse caratteristiche da queste immagini che hanno permesso loro di analizzare i tremori nella scrittura, individuando i soggetti affetti dalla malattia (probabilmente, con un dataset più grande e più equilibrato ci sarebbe stata una precisione di previsione della malattia ancora più ampia). Attualmente, i due fratelli stanno lavorando su una rete neurale convoluzionale (adatta per il riconoscimento delle immagini) per mettere insieme un modello che potrebbe essere utile per la diagnosi della malattia “in tempo reale”.
Anche se i Tyagi vorrebbero prima aumentare le dimensioni del loro dataset per migliorare la precisione del loro modello. Il loro obiettivo è quello di sviluppare ulteriormente il loro modello e costruire un sito web; vogliono, in poche parole, che il rilevamento del Parkinson sia così facile che basterà semplicemente che le persone compilino un modulo di valutazione della scrittura e lo presentino ai due fratelli ricercatori per il rilevamento. Il tempo ci dirà se la cosa avrà successo sul medio-lungo termine. [2]
Note
- AI and Robotics Uncover Cellular Hallmarks of Parkinson’s in Skin Cells. Genetic Engineering & Biotechnology News. https://www.genengnews.com/artificial-intelligence/ai-and-robotics-uncover-cellular-hallmarks-of-parkinsons-in-skin-cells/ ↑
- Teens Develop Handwriting-Recognition AI for Detecting Parkinson’s Disease. NVIDIA. https://blogs.nvidia.com/blog/2022/03/29/handwriting-recognition-ai-parkinsons-disease/ ↑
