Secondo una ricerca presentata all'incontro annuale della Radiological Society of North America (RSNA) un semplice esame oculistico combinato con la potente tecnologia di machine learning dell'intelligenza artificiale (AI) potrebbe fornire la diagnosi precoce della malattia di Parkinson.

La malattia di Parkinson, come è noto, è un disturbo progressivo del sistema nervoso centrale che colpisce milioni di persone in tutto il mondo. La diagnosi si basa in genere su sintomi come tremori, rigidità muscolare ed equilibrio alterato: un approccio che ha limitazioni significative.

«Il problema con questo metodo è che i pazienti di solito sviluppano sintomi solo dopo una progressione prolungata con lesioni significative ai neuroni cerebrali della dopamina» ha detto l'autore principale dello studio Maximillian Diaz, biomedico presso l'Università della Florida. Ciò significa che stiamo diagnosticando i pazienti in ritardo nel processo della malattia».

La progressione della malattia è caratterizzata dal decadimento delle cellule nervose che assottiglia le pareti della retina, lo strato di tessuto che ricopre la parte posteriore del bulbo oculare.
La malattia colpisce anche i vasi sanguigni microscopici della retina. Queste caratteristiche presentano l'opportunità di sfruttare il potere dell'IA per esaminare le immagini degli occhi alla ricerca di segni della malattia di Parkinson.

I ricercatori hanno impiegato un tipo di IA chiamato support vector machine (SVM) learning che è a disposizione dal 1989. Utilizzando le immagini della parte posteriore dell'occhio di entrambi i pazienti con malattia di Parkinson e dei partecipanti al controllo, hanno addestrato l'SVM a rilevare segni sulle immagini suggestive della patologia.

I risultati hanno indicato che le reti di apprendimento automatico possono classificare la malattia di Parkinson in base alla vascolatura della retina.

Il singolo risultato più importante di questo studio è stato che una malattia cerebrale è stata diagnosticata da un'immagine di base dell'occhio. Un approccio molto diverso da quelli tradizionali in cui per trovare un problema del sistema nervoso centrale si esaminano diverse immagini cerebrali.

Inoltre gli strumenti di indagine tradizionale con tecniche di risonanza magnetica e medicina nucleare possono essere molto costosi. Al contrario, il nuovo metodo utilizza la fotografia di base con attrezzature comunemente disponibili nelle cliniche oculistiche per ottenere un'immagine.

Infine l'approccio può anche avere applicazioni nell'identificazione di altre malattie che influenzano la struttura del cervello, come la malattia di Alzheimer e la sclerosi multipla.