Un guanto hi-tech che utilizza l’intelligenza artificiale per riconoscere i sintomi del morbo di Parkinson fino a sette anni prima dell’insorgere della malattia. La tecnologia si chiama SensHand ed è il frutto degli studi di un gruppo di ricercatori dell’ Istituto di Biorobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa guidato da Filippo Cavallo. Si tratta di un dispositivo in grado di rilevare, misurare e analizzare i movimenti delle braccia per individuare eventuali spie precoci di tremore, rigidità muscolare e rallentamento dei movimenti, tipici della malattia.

SensHand pone le basi per approfondire e promuovere l’utilizzo di sensori indossabili non invasivi e a basso costo. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Parkinsonism & Related Disorders.

I sintomi e incidenza della malattia

SensHand
SensHand. Ph: Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna

Come sappiamo, il morbo di Parkinson è una malattia neurodegenerativa causata dalla progressiva morte delle cellule nervose situate nella cosiddetta Sostanza Nera. Oggi la malattia colpisce almeno il 4 per mille della popolazione generale, e circa l’1% di quella sopra i 65 anni. In Italia i malati di Parkinson sono circa 300.000.

I sintomi caratteristici del Parkinson compaiono in modo evidente solo anni dopo che il processo neurodegenerativo è iniziato, e, per tale motivo, una diagnosi precoce risulta decisiva per una maggiore efficacia della terapia. Sebbene il Parkinson sia associato, nell’immaginario collettivo, al tremore, la malattia è contraddistinta da vari sintomi, anche non motori.

Tra i sintomi non motori troviamo l’ iposmia idiopatica, ovvero la riduzione dell’olfatto, che rappresenta un fattore di rischio per lo sviluppo del Parkinson entro cinque anni.

Sebbene la diagnosi sul Parkinson sia fortemente orientata alla valutazione dei sintomi motori, l’interesse verso i sintomi non motori sta sostanzialmente aumentando.

Ha osservato Cavallo.

Risultati sperimentali

SensHand mira ad abbattere la latenza di tempo tra l’inizio della malattia nel sistema nervoso e l’evidenza clinica dei primi sintomi motori.

Sperimentato su 90 persone (30 individui sani, 30 con iposmia idiopatica e 30 con Parkinson), il dispositivo ha dimostrato che, combinando le informazioni acquisite tramite l’analisi del movimento con i sensori ed i risultati di uno screening olfattivo in grado di individuare persone con iposmia, è possibile identificare in questo gruppo lievi deflessioni motorie (non rilevabili in altro modo) che caratterizzano l’insorgere della malattia in fase prodromica, permettendone potenzialmente la diagnosi diversi anni prima a quanto avvenga tutt’oggi. Il sistema permette di valutare 36 parametri derivanti dall’analisi spaziotemporale e frequenziale dei segnali inerziali acquisiti. I risultati sono decisamente promettenti: i test hanno dimostrato che il dispositivo presenta un’accuratezza del 79%.

Gli studi condotti in collaborazione con l’Istituto di BioRobotica hanno permesso di sviluppare sensori indossabili per l’analisi del movimento e, con questi, valutare soggetti con iposmia, svelando minime alterazioni motorie non visibili ad “occhio nudo”, arrivando così alla diagnosi di malattia di Parkinson preclinica. Questo risultato e questo tipo di approccio permetterà tra non molto di iniziare veramente in modo precoce terapie neuroprotettive ed anche nuovi farmaci attualmente in fase di studio.

Spiega il dottor Carlo Maremmani.

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