La Scuola Universitaria Superiore Iuss di Pavia (nella foto) e l’Irccs Maugeri di Bari firmano un importante traguardo nell’ambito della ricerca neurocognitiva e dell’impiego dell’intelligenza artificiale, guidando uno studio che apre nuove prospettive nella diagnosi precoce della Malattia di Parkinson. Pubblicata sulla rivista “Parkinson’s Disease”, la ricerca ha analizzato i campioni vocali raccolti da 40 pazienti all’istituto Maugeri di Bari scelti tra soggetti con diagnosi di malattia di Parkinson e non, ai quali è stato chiesto di compiere attività linguistiche, quali per esempio descrivere immagini complesse o parlare liberamente, che sono state registrate in file audio. I ricercatori Maugeri e Iuss hanno elaborato questi dati con algoritmi AI avanzati, estrapolando variabili linguistiche utilizzate per addestrare un modello in grado di distinguere i tratti caratteristici dei pazienti Parkinson da quelli di soggetti sani.
“Abbiamo dimostrato la fattibilità tecnica di analizzare il parlato in lingua italiana – spiega Simona Aresta, prima autrice, ricercatrice di bioingegnera all’Irccs Maugeri di Bari e dottoranda Iuss al ‘The Hadron Academy’ –. È un primo passo verso strumenti clinici digitali, scalabili e applicabili anche a distanza”.
I risultati sono promettenti: 77% di accuratezza nel distinguere pazienti con Parkinson da soggetti sani; fino all’85% nella classificazione dei sottogruppi cognitivi; 75% di performance nel distinguere i due fenotipi cognitivi della malattia. “Tra i marcatori più indicativi emersi dall’analisi, spicca la riduzione nell’uso dei verbi d’azione – dichiara Petronilla Battista, neuropsicologa e logopedista responsabile del Laboratorio di Neuropsicologia all’istituto Maugeri Bari e ‘corresponding author’ dello studio -. Questi elementi linguistici, elaborati in aree cerebrali come il lobo frontale, spesso coinvolte nei primi stadi della malattia, sembrano essere particolarmente sensibili al deterioramento precoce”.
Christian Salvatore, docente dello Iuss, direttore del centro Ailice Labs e Ceo di DeepTrace Technologies, spiega che si tratta della prima volta che un approccio basato su AI e NLP multivariato viene applicato con successo per distinguere i profili cognitivi del Parkinson in lingua italiana: “Questo lavoro dimostra come l’AI possa essere impiegata per costruire veri e propri biomarcatori digitali del linguaggio, standardizzabili, con valore clinico concreto”.
