La risonanza magnetica avanzata aiuta a prevedere il declino della memoria
Un nuovo studio utilizza l'intelligenza artificiale (AI) in combinazione con l'imaging del cervello per determinare se le persone con decadimento cognitivo lieve continueranno una spirale di perdita di memoria.
"Sappiamo che circa la metà di tutti gli individui con decadimento cognitivo lieve allo stadio iniziale progredirà verso la malattia di Alzheimer", ha detto il ricercatore capo Sven Haller, radiologo presso gli ospedali universitari di Ginevra.
"Ma non sapere quali pazienti continueranno a diminuire rende difficile curare l'Alzheimer nelle prime fasi del processo della malattia".
Haller e un team di ricercatori hanno utilizzato due nuove tecniche per visualizzare il cervello di 35 partecipanti di controllo (età media 63,7) e 69 pazienti con MCI (età media 65 anni), tra cui 38 donne e 31 uomini.
I pazienti sono stati diagnosticati con MCI sulla base di una batteria di test neuropsicologici, che sono stati ripetuti su 67 dei pazienti un anno dopo per determinare se la loro malattia era stabile (40 pazienti) o progressiva (27 pazienti).
Utilizzando una tecnica avanzata chiamata risonanza magnetica ponderata per la suscettibilità, i ricercatori sono stati in grado di generare scansioni con maggiore dettaglio dei molti vasi sanguigni nel cervello, inclusa la presenza di minuscole perdite chiamate microemorragie o microemorragie.
"Il numero di microemorragie cerebrali era significativamente più alto negli individui con decadimento cognitivo lieve rispetto a quelli del gruppo di controllo", ha detto il dottor Haller.
Le scansioni MRI hanno rivelato microemorragie nel 33% degli individui con MCI stabile e nel 54% di quelli con MCI progressivo. Solo il 14% dei partecipanti al controllo presentava microemorragie.
La risonanza magnetica ponderata per la suscettibilità ha anche rivelato che rispetto ai partecipanti di controllo, gli individui con MCI avevano una concentrazione di ferro significativamente aumentata in alcune aree profonde all'interno della struttura del cervello e livelli ridotti di ferro in altre.
"La distribuzione alterata del ferro nei nuclei sottocorticali era un'altra caratteristica distintiva tra gli individui sani di controllo e i pazienti con lieve deterioramento cognitivo", ha detto il dottor Haller.
Il team di Haller ha anche analizzato i dati MRI con macchine a vettori di supporto (SVM), una tecnica di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per identificare i modelli all'interno di un gruppo e creare classificazioni.
L'analisi SVM dei dati MRI di base acquisiti durante l'esame iniziale ha distinto i pazienti con MCI progressivo da quelli con MCI stabile con una precisione dell'85%.
"L'obiettivo del mio lavoro è identificare biomarcatori di lieve deterioramento cognitivo che ci aiuteranno a diagnosticare singoli pazienti a rischio di ulteriore declino", ha detto il dottor Haller. "L'uso di SVM per analizzare i depositi di ferro nel cervello potrebbe essere un tale biomarcatore".
Fonte: Radiological Society of North America
