Non abbiamo dati certi, ma secondo le stime in Italia circa 600 mila persone soffrono Alzheimer, con 3 milioni di persone direttamente o indirettamente coinvolte nella loro assistenza. Al momento le soluzioni per contrastare questa malattia non sono molte, e quelle più promettenti sono mirate alle prime fasi della patologia.
Ecco allora che la diagnosi precoce può diventare importante. Ebbene, parte dall’analisi del cervello di cento pazienti lo studio italiano che ha sviluppato un nuovo metodo per diagnosticare precocemente l’Alzheimer.
In che modo? Combinando l’elettroencefalogramma e i modelli matematici per sviluppare una sorta di elettroencefalogramma virtuale, in grado di intercettare la malattia in anticipo. Il lavoro, coordinato dall’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa (nella foto), con l’Azienda Ospedaliero Universitaria Careggi di Firenze, è descritto su ‘Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring’.
Oggi l’Alzheimer viene diagnosticato spesso solo quando i sintomi sono evidenti ma, in assenza di approcci terapeutici, questo elemento non costituiva un problema. Oltretutto la diagnosi prevede strategie che richiedono tempo e sono costose. Il nuovo metodo, sviluppato grazie ai finanziamenti della Regione Toscana, può colmare queste lacune in modo tutto sommato semplice ed economico. In vista dello sviluppo di nuove soluzioni per ‘congelare’ il ladro dei ricordi.
La ricerca
“Una delle sfide della medicina moderna è proprio la diagnosi precoce dell’Alzheimer. Abbiamo analizzato l’elettroencefalogramma di oltre 100 pazienti affetti da fasi prodromiche della malattia, quindi prima dell’insorgere dei sintomi – racconta Lorenzo Gaetano Amato, studente PhD dell’Istituto di BioRobotica e primo autore dello studio – Basandoci su questa analisi abbiamo sviluppato un modello matematico in grado di simulare quello che avviene nel cervello dei pazienti”.
Risolvendo le equazioni che descrivono l’evoluzione della malattia nel tempo, il modello genera un elettroencefalogramma virtuale, che i ricercatori hanno confrontato con i dati reali per determinare il grado di avanzamento della malattia di ogni paziente. Questo modello “ci ha permesso di identificare la malattia prima dei sintomi per un ristretto gruppo di pazienti, il tutto con un semplice esame non invasivo”, continua il ricercatore.
Le prospettive
Risultati “molto importanti” come ha sottolineato Valentina Bessi, neurologa del Careggi, “perché individuare le forme di malattia di Alzheimer in uno stadio molto precoce, anche nelle fasi minimamente sintomatiche, rappresenta un target ideale per le future terapie in grado di cambiare il decorso della malattia”.
“Siamo ormai in grado di sviluppare non solo modelli matematici del cervello medio (che non esiste), ma modelli personalizzati dei cervelli dei vari pazienti. Questi modelli personalizzati sono utili nella diagnosi delle malattie, e presto saranno utili anche per lo sviluppo di terapie che si adattino alle diverse esigenze di ogni paziente”, aggiunge Alberto Mazzoni, ricercatore presso l’Istituto di Biorobotica e responsabile dello studio.
La ricerca non si ferma qui. “Il prossimo step – conclude Lorenzo Gaetano Amato – prevede la ripetizione degli esami diagnostici su questi pazienti, per capire chi effettivamente svilupperà questa malattia nella fasi finali e chi invece no”.
