2025-02-11 19:05:00
Est-il possible, parler d’Alzheimer et de Parkinson, faisant des diagnostics spécifiques? Tellement spécifique pour pouvoir les distinguer par le sexe, c’est-à-dire entre les hommes et les femmes? Cela peut maintenant être grâce à l’intelligence artificielle. Et cela va au-delà: le début des deux maladies peut être fourni, surveiller leur progression et, en même temps, offrir des traitements ciblés et personnalisés. Il s’agit d’une étude coordonnée par l’Institut des sciences et des technologies de la cognition du Conseil national de recherche de Rome (CNR-ISTC) pour le révéler, une étude qui a pour la première fois utilisé l’outil d’intelligence artificielle (IA), en fait, Pour identifier les facteurs les plus importants pour le diagnostic précoce, la différenciation des hommes et des femmes.
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Comment le travail s’est déroulé
En particulier, certains tests neuropsychologiques, les données neurophysiologiques et génétiques menées sur un champion mixte, composé d’hommes et de femmes, à la fois en bonne santé et malades, et le but d’identifier et de différencier ont été soumis à un algorithme d’IA. avec le début des deux maladies.
Les résultats de la recherche, le résultat d’un travail interdisciplinaire qui impliquait également le domaine de recherche de Milan 4 du CNR, la Fondation Mondino, l’Université de Pavia, la Santa Lucia IRCCS, les universités de Rome Sapienza et Tor Vergata et Ai2Life Srl, une start-up développée au sein du CNRISTC, sont publiés dans deux articles distincts de la Journal des sciences neurologiques. Les deux articles rapportent le résultat des tests effectués avec le modèle d’apprentissage automatique pour prédire, respectivement, le début de la maladie d’Alzheimer et de Parkinson.
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L’approche intégrée
“La nouveauté de l’étude consiste à avoir adopté une approche intégrée dans l’analyse des tests, de manière cohérente avec la théorie que nous avons développée au CNR-ISTC, selon laquelle les deux pathologies, c’est-à-dire Alzheimer et Parkinson, pourraient être des manifestations d’un une seule maladie, appelée syndrome des personnes âgées neurodégénératives (NES) », explique-t-il Daniele Caligioredirecteur scientifique de la recherche, responsable de la recherche chez CNR-ISTC et directeur de la Advanced School in Artificial Intelligence (AS-AI), une école post-diplômée organisée par CNR-ISTC et son spin-off AI2Life SRL et dédié à l’étude et Toutes les «applications interdisciplinaires de l’IA.
“Dans l’analyse des tests, nous avons commencé à vérifier les différences entre les patients sains et malades, qu’ils soient des hommes ou des femmes – les continues chaleureux -. En fait, il existe de nombreuses études qui comparent le résultat des tests prédictifs sur la base du genre, mais ne considèrent pas que certaines caractéristiques peuvent être pertinentes pour les deux groupes, quelles que soient les valeurs absolues des scores de test. Nos recherches sont confrontées à ce problème pour la première fois grâce à un algorithme de machines d’apprentissage automatique explicable, c’est-à-dire capable de rendre le processus de décision d’occasion transparent, d’augmenter la fiabilité et de promouvoir l’adoption dans le domaine médical “.
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La méthode de l’algorithme
Dans le cas d’Alzheimer, l’algorithme a analysé le résultat de tests neuropsychologiques simples visant à estimer la probabilité d’apparition de la pathologie en fonction du sexe sur la base de paramètres “prédateurs” tels que la mémoire, l’orientation, l’attention du langage (MMSE); Mémoire verbale à court terme (AVTOT); Et la mémoire épisodique à long terme (lideltotal).
«Le système d’apprentissage automatique que nous avons développé montre comment MMSE est un prédicteur plus efficace que la maladie d’Alzheimer chez les femmes, tandis que chez les hommes, il est essentiel pour la surveillance à long terme -ligines Caligiore -. Le lideltotal est plus prédictif chez les femmes pour l’apparition de la maladie, tandis qu’AVTOT est plus pertinent chez les hommes. De plus, le niveau d’éducation affecte différemment le risque d’Alzheimer: les femmes ont un plus grand risque “.
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Le modèle d’apprentissage automatique
Le modèle d’apprentissage automatique développé pour la recherche sur Parkinsonon a plutôt identifié les caractéristiques clés, neuropsychologiques, génétiques et corporelles, qui peuvent être liées au début de la pathologie. En ce qui concerne les hommes, il émerge qu’ils doivent être pris en compte parmi les principaux prédicteurs de l’arrivée de Parkinsonon, des données qui mesurent la rigidité musculaire et les dysfonctionnements du système nerveux autonome; tandis que pour les femmes, les données sur les dysfonctionnements urinaires pour prédire la maladie sont plus pertinentes. Le modèle d’apprentissage automatique a identifié l’âge de l’âge de Parkinson en tant que prédicteurs importants, l’âge et les antécédents familiaux du champion, avec un impact plus important chez les hommes. En outre, ils semblent être plus pertinents, toujours dans la sphère masculine, les tests qui mesurent la fluidité verbale sémantique (SFT) et les données sur le SNCA-TCA-GRES356181 variante génétique, liée au gène Alfa-Sanucléine, une protéine impliquée Dans le développement de maladies neurodégénératives telles que la Parkinson.
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Traitements personnalisés objectifs
«Les résultats de ces recherches montrent l’importance d’intégrer des approches de diagnostic spécifiques pour le sexe dans la pratique clinique, afin d’améliorer la gestion d’Alzheimer et de Parkinson: la tâche de la recherche sera d’affiner de plus en plus de tests neuropsychologiques et de biomarqueurs prédictifs, avec avec Une «attention particulière au sexe afin de soutenir les traitements personnalisés – explique le chercheur -. De plus, notre étude représente un exemple concret de la façon dont l’IAS peut soutenir efficacement la médecine, combinant l’analyse des caractéristiques individuelles avec une vision systémique: les algorithmes d’apprentissage automatique, en fait, peuvent intégrer et analyser les données spécifiques des patients, lié à un mode de vie physiologique, génétique ou de style de vie, Pour prédire l’apparition de la maladie, surveillez leur progression et, en même temps, offrent des traitements ciblés et personnalisés “.
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