Il braccio di ricerca del Big Blue e della Michael J. Fox Foundation (MJFF) hanno costruito un modello di intelligenza artificiale in grado di raggruppare i modelli tipici dei sintomi della malattia di Parkinson (MdP) e individuare con precisione la progressione del questi sintomi in un paziente, nonostante stiano assumendo o meno farmaci per mascherare quei sintomi.
La scoperta, pubblicata su The Lancet Digital Health, era uno degli obiettivi chiave che le due organizzazioni si erano prefisse di raggiungere fin dall'inizio. IBM Research e MJFF hanno lavorato insieme da luglio 2018 per esaminare come l'apprendimento automatico potrebbe essere applicato per aiutare i medici a comprendere ulteriormente la biologia sottostante del PD, in particolare mentre progredisce in modo così diverso da individuo a individuo.
Come parte dello sviluppo del modello di intelligenza artificiale, i ricercatori hanno utilizzato set di dati anonimi della Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI).
“Il set di dati è servito come input per l'approccio di apprendimento automatico, consentendo la scoperta di complessi sintomi e modelli di progressione”, ha affermato IBM Research nel documento di ricerca.
“Mentre molti studi precedenti si sono concentrati sulla caratterizzazione della malattia di Parkinson utilizzando solo le informazioni di base, il nostro metodo si basa su un massimo di sette anni di dati dei pazienti. Inoltre, il nostro modello fa ipotesi a priori limitate sui percorsi di progressione, rispetto agli studi precedenti.”
IBM Research ha affermato che, di conseguenza, i ricercatori hanno scoperto che lo stato di un paziente potrebbe variare in base a diversi fattori, inclusa la capacità di svolgere attività della vita quotidiana; problematiche relative a lentezza dei movimenti, tremore e instabilità posturale; e sintomi non motori come depressione, ansia, deterioramento cognitivo e disturbi del sonno. Allo stesso tempo, il modello potrebbe prevedere quando un paziente passerà a uno stato grave di PD.
“Abbiamo scoperto che i risultati supportano l'ipotesi di diversi percorsi di progressione, come indicato dalle numerose traiettorie della malattia che abbiamo osservato. Tuttavia, il modello di intelligenza artificiale è ancora in grado di fare previsioni accurate. Avendo appreso il modello utilizzando un set di dati, è stato in grado di prevedere con successo uno stato avanzato della malattia di Parkinson associato a esiti come la demenza e l'incapacità di camminare senza assistenza”, ha affermato IBM Research.
Da questa scoperta, i ricercatori sperano che il modello possa essere utilizzato per assistere i medici nel consigliare la gestione dei pazienti, nonché per identificare coloro che potrebbero trarre vantaggio da una sperimentazione clinica.
Come passo successivo, il piano è di perfezionare ulteriormente il modello incorporando misurazioni genomiche e di neuroimaging, in modo che possa fornire una caratterizzazione ancora più granulare della malattia.
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