Le due peggiori e anche più famose malattie neurodegenerative attualmente conosciute dall’uomo sono senza dubbio il morbo di Alzheimer e il morbo di Parkinson, il primo porta ad una premature morte della sostanza grigia con un evidente assottigliamento delle circonvoluzioni cerebrali che all’esame anatomico appaiono visibilmente più incavate, mentre il secondo ad una prematura morte delle specie cellulari presenti nella sostanza nera che assolvono al compito della produzione di dopamina.
Le due malattie dunque portano alla morte cellulare in punti diversi del cervello e dunque mostrano sintomi e segni diversi, per Alzheimer si passa dalla caratteristica perdita di memoria fino a problemi neurologici più evidenti come disturbi cognitivi, perdita di cognizione della realtà e di se stessi e deliri, mentre per il Parkinson i segni caratteristici sono principalmente motori, tremori e rigidità cellulare.
Si tratta dunque di due malattie decisamente inabilitanti, contesto all’interno del quale fare una diagnosi precoce è essenziale per cercare di intervenire rallentare la progressione delle due malattie, sebbene una cura definitiva tutt’ora non esista.
La scrittura e il machine learning
Il processo della scrittura per noi può sembrare qualcosa di scontato e tutto sommato banale, ebbene invece si tratta di un complesso procedimento legato ad una perfetta coordinazione neuromuscolare e che coinvolge anche il pensiero, frutto ovviamente della creazione di connessioni all’interno del nostro cervello tra i vari neuroni coinvolti, da quelli del Sistema Piramidale e dell’omunculus motorio, a quelli della corteccia premotoria passando ovviamente per quelli all’interno dei quali vi è l’ideazione del pensiero da scrivere.
Ovviamente il risultato di questo insieme complesso di meccanismi da come risultato la scrittura, prodotto la cui salute (Qualità) può fare da cartina tornasole della salute dell’intero sistema che vi è dietro, il quale a sua volta può fare da indicatore della salute del cervello.
Un nuovo studio, coordinato da Antonio Suppa del Dipartimento di Neuroscienze Umane della Sapienza, ha proposto un nuovo ed innovativo sistema di monitoraggio dello status dei pazienti affetti di malattie neurodegenerative basato sull’analisi della scrittura attraverso accurati algoritmi di machine learning capaci di rilevare alcuni “pattern” attribuibili all’invecchiamento fisiologico di soggetti sani.
La ricerca è stata portata avanti in collaborazione con i dipartimenti di Ingegneria dell’informazione, elettronica e telecomunicazioni della Sapienza, dell’IRCCS Neuromed e del Dipartimento di Neurologia dell’Università di Cincinnati in Ohio, ha preso in esame un campione di 156 elementi sani e destrimani, suddivisi in 3 grandi fasce di età:
- Giovani: 51 tra i 18 e i 32 anni
- Adulti: 40 elementi di età compresa tra 37 e 57 anni
- Anziani: 63 soggetti in età adulta avanzata, ovvero tra i 62 e i 90 anni.
Ad ognuno dei soggetti è stato chiesto di scrivere con una penna a sfera la propria firma pe 10 volte, dopodiché il foglio è stato fotografato e spedito per essere analizzato dagli algoritmi che, analizzando la riduzione di ampiezza dei caratteri, sono stati in grado di assegnare a ciascun elemento la propria fascia di età.
L’auspicio dei ricercatori e che questa nuova metodologia possa rivelarsi utile anche nel campo delle malattie neurodegenerative, dal momento che potrebbe costituire un innovativo biomarker utile nella diagnostica.