Il test primo 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 prevedere la demenza con una precisione superiore all'80% e fino a nove anni prima della diagnosi. Questo nuovo metodo fornisce una previsione più accurata della demenza rispetto ai test di memoria o alle misurazioni del restringimento del cervello, che sono due metodi comunemente utilizzati per diagnosticare la demenza.

Il team, guidato dal professor Charles Marshall, ha sviluppato un test predittivo analizzando le scansioni MRI funzionali (fMRI) per rilevare cambiamenti nella rete modalità predefinita (DMN) del cervello. Il DMN collega le regioni del cervello per eseguire funzioni cognitive specifiche ed è la prima rete neurale colpita dall'morbo di Alzheimer.

I ricercatori hanno utilizzato le scansioni fMRI di oltre 1.100 volontari della Biobank del Regno Unito, un ampio database biomedico e risorsa di ricerca contenente informazioni genetiche e mediche di mezzo milione di partecipanti del Regno Unito, per valutare l'effettiva connettività tra dieci regioni del cervello che compongono il cervello rete in modalità predefinita. p>

I ricercatori hanno assegnato a ciascun paziente un valore di probabilità di demenza in base al grado in cui il loro modello di connettività effettiva corrispondeva al modello indicativo di demenza o controllato.

Hanno confrontato queste previsioni con i dati medici di ciascun paziente archiviati nella biobanca del Regno Unito. I risultati hanno mostrato che il modello prevedeva accuratamente l’insorgenza della demenza fino a nove anni prima della diagnosi formale 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, entro due anni, quanto tempo ci sarebbe voluto per ricevere una diagnosi.

I ricercatori hanno anche esaminato se i cambiamenti nel DMN potrebbero essere causati da fattori di rischio noti per la demenza. La loro analisi ha mostrato che il rischio genetico per la malattia di Alzheimer è fortemente associato ai cambiamenti nella connettività nel DMN, supportando l'idea 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 nel DMN.

Il professor Charles Marshall, che ha guidato il gruppo di ricerca presso il Center for Preventive Neuroscience presso il Wolfson Institute of Population Health della Queen Mary, ha dichiarato: "Prevedere chi soffrirà di demenza in futuro sarà fondamentale per sviluppare trattamenti in grado di prevenire perdite irreversibili delle cellule cerebrali, che provoca sintomi di demenza. Anche se stiamo migliorando nell'identificazione delle proteine nel cervello che possono causare la malattia di Alzheimer, molte persone vivono per decenni con queste proteine nel cervello senza sviluppare sintomi di demenza.

"Speriamo che la misurazione della funzione cerebrale che abbiamo sviluppato ci consentirà di essere molto più precisi su se e quando qualcuno svilupperà la demenza, in modo da poter determinare se potrà trarre beneficio da futuri metodi di trattamento."

Samuel Ereira, autore principale e ricercatore post-dottorato nel programma accademico del Centro per le neuroscienze preventive del Wolfson Institute for Population Health, ha aggiunto: "Utilizzando queste analisi su grandi insiemi di dati, possiamo identificare quelli ad alto rischio di demenza e anche scoprire quali fattori ambientali hanno spinto queste persone in aree ad alto rischio.

"C'è un enorme potenziale per applicare queste tecniche a diverse reti neurali e popolazioni per comprendere meglio la relazione tra ambiente, neurobiologia e malattia, sia nella demenza che eventualmente in altre malattie neurodegenerative. La fMRI è una tecnica medica non invasiva di imaging e impiega circa sei minuti per raccogliere i dati necessari su uno scanner MRI, in modo che possa essere integrato nei percorsi diagnostici esistenti, soprattutto dove la MRI è già utilizzata."

Hojat Azadbakht, CEO di AINOSTICS (una società 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 divario clinico fornendo un approccio non -biomarcatore invasivo per la demenza. In uno studio pubblicato da un team della Queen Mary University, sono stati in grado di identificare le persone che in seguito hanno sviluppato la malattia di Alzheimer, fino a nove anni prima di ricevere una diagnosi clinica. È durante questa fase pre-sintomatica che le nuove tecniche di modificazione della malattia possono apportare i maggiori benefici ai pazienti.