Momentaneamente uno dei maggiori ostacoli nel trattamento del morbo di Parkinson (PD) è la sua tardiva diagnosi. Il PD colpisce principalmente i neuroni dopaminergici della substantia nigra. Il deficit dopaminergico prolungato nel tempo si traduce nella sintomatologia caratteristica del PD. Tremori e rigidità muscolari associati ad imaging specifico costituiscono la diagnosi, che spesso tardiva, non permette un efficiente trattamento della patologia. L’intuizione avuta da Maximilian Diaz, ingegnere biomedico dell’Università della Florida di Gainesville è congegnata sulla centralità dell’occhio nelle malattie neurodegenarative.
Lo studio, presentato il 29 novembre al meeting della Radiological Society of North America (RSNA), si pone l’obiettivo di perfezionare e migliorare la diagnostica del PD. L’imaging cerebrale, molto costoso ed inefficiente per diagnosi precoci potrebbe lasciar spazio ad immagini oculari scattate con smartphone ed obbiettivi specifici associati ad intelligenza artificiale. L’IA, più specificamente “l’apprendimento con macchine a vettori di supporto” (support vector machine) sarebbe in grado di percepire variazioni della vascolatura oculare indicativi della malattia di Parkinson nelle immagini del fondo dell’occhio. L’assottigliamento delle pareti della retina e della microvascolatura retinica potrebbe rappresentare un sintomo non motorio precoce della malattia. Le reti di apprendimento automatico sono riuscite a distinguere accuratamente le immagini dei pazienti con la malattia di Parkinson da quelle dai controlli in base alla microvascolatura retinica, ottenendo un’accuratezza massima compresa tra 0,698 e 0,719. I pazienti con Malattia di Parkison presentavano vasi sanguigni più piccoli nella retina rispetto ai controlli sani.
I risultati ottenuti sostengono la tesi che nell’occhio è possibile osservare molti processi fisiopatologici cerebrali con largo anticipo. Questa teoria se approfondita potrebbe aprire nuove porte per diagnosi. prognosi e trattamento di molte malattia neurologiche spesso letali.
Federico Ricerca
Bibliografia
https://press.rsna.org/timssnet/media/pressreleases/14_pr_target.cfm?ID=2229
