Il primo test nel suo genere può prevedere la demenza nove anni prima della diagnosi

I ricercatori della Queen Mary University di Londra hanno sviluppato un nuovo metodo per predire la demenza con una precisione superiore all'80% e fino a nove anni prima della diagnosi. Questo nuovo metodo fornisce una previsione della demenza più accurata rispetto ai test di memoria o alle misurazioni del restringimento cerebrale, due metodi comunemente utilizzati per la diagnosi di demenza.

Un team guidato dal professor Charles Marshall ha sviluppato un test predittivo analizzando le scansioni di risonanza magnetica funzionale (fMRI) per rilevare cambiamenti nella rete neurale DMN (Default Mode Network) del cervello. La DMN collega le regioni del cervello deputate allo svolgimento di determinate funzioni cognitive ed è la prima rete neurale ad essere colpita dal morbo di Alzheimer.

I ricercatori hanno utilizzato le risonanze magnetiche funzionali (fMRI) di oltre 1.100 volontari della UK Biobank, un ampio database biomedico e risorsa di ricerca contenente informazioni genetiche e mediche su mezzo milione di partecipanti nel Regno Unito, per valutare l'effettiva connettività tra le dieci regioni del cervello che compongono la rete Default Mode.

I ricercatori hanno assegnato a ciascun paziente un punteggio di probabilità di demenza in base al grado in cui il loro modello di connettività effettivo corrispondeva al modello che indicava la demenza o al modello controllato.

Hanno confrontato queste previsioni con i dati medici di ciascun paziente archiviati nella UK Biobank. I risultati hanno mostrato che il modello ha previsto con precisione l'insorgenza della demenza fino a nove anni prima della diagnosi ufficiale, con una precisione superiore all'80%. Nei casi in cui i volontari hanno successivamente sviluppato demenza, il modello è stato anche in grado di prevedere, con un margine di due anni, quanto tempo sarebbe stato necessario per ricevere una diagnosi.

I ricercatori hanno anche esaminato se i cambiamenti nella DMN potessero essere causati da noti fattori di rischio per la demenza. La loro analisi ha mostrato che il rischio genetico per la malattia di Alzheimer era fortemente associato ai cambiamenti nella connettività nella DMN, avvalorando l'ipotesi che questi cambiamenti siano specifici della malattia di Alzheimer. Hanno anche scoperto che l'isolamento sociale probabilmente aumenta il rischio di demenza attraverso il suo effetto sulla connettività nella DMN.

Il professor Charles Marshall, a capo del team di ricerca del Centre for Preventive Neuroscience del Wolfson Institute of Population Health della Queen Mary University, ha dichiarato: "Prevedere chi soffrirà di demenza in futuro sarà fondamentale per sviluppare trattamenti in grado di prevenire la perdita irreversibile di cellule cerebrali che causa i sintomi della demenza. Sebbene stiamo migliorando nell'identificazione delle proteine cerebrali che possono causare l'Alzheimer, molte persone vivono per decenni con queste proteine nel cervello senza sviluppare sintomi di demenza.

"Ci auguriamo che la misurazione della funzione cerebrale da noi sviluppata ci consenta di essere molto più precisi nel determinare se e quando qualcuno svilupperà effettivamente la demenza, in modo da poter stabilire se potrebbe trarre beneficio da trattamenti futuri."

Samuel Ereira, autore principale e ricercatore post-dottorato presso il Centro di neuroscienze preventive del Wolfson Institute for Population Health, ha aggiunto: "Utilizzando questi metodi di analisi con grandi set di dati, possiamo identificare i soggetti ad alto rischio di demenza e anche capire quali fattori ambientali hanno spinto queste persone ad essere ad alto rischio.

"Esiste un enorme potenziale nell'applicare questi metodi a diverse reti neurali e popolazioni per comprendere meglio la relazione tra ambiente, neurobiologia e malattia, sia nella demenza che potenzialmente in altre patologie neurodegenerative. La risonanza magnetica funzionale (fMRI) è una tecnica di imaging medico non invasiva e impiega circa sei minuti per raccogliere i dati necessari su uno scanner MRI, quindi può essere integrata nei percorsi diagnostici esistenti, soprattutto dove la risonanza magnetica è già in uso."

Hojat Azadbakht, CEO di AINOSTICS (un'azienda di intelligenza artificiale che collabora con importanti gruppi di ricerca per sviluppare tecniche di imaging cerebrale per la diagnosi precoce di disturbi neurologici), ha commentato: "L'approccio sviluppato ha il potenziale per colmare un'enorme lacuna clinica fornendo un biomarcatore non invasivo per la demenza. In uno studio pubblicato da un team della Queen Mary University, i ricercatori sono stati in grado di identificare le persone che hanno sviluppato la malattia di Alzheimer fino a nove anni prima di ricevere una diagnosi clinica. È in questa fase pre-sintomatica che le nuove tecniche di modificazione della malattia possono apportare i maggiori benefici ai pazienti".