Uno studio multicentrico pubblicato su Frontiers in Neurology conferma l’efficacia di TRACE4AD, sviluppato da DeepTrace Technologies, per il supporto alla stadiazione, definizione dell’ipotesi causale di disordini neuro-cognitivi e previsione della conversione a demenza da malattia di Alzheimer.
Lo studio in questione ha coinvolto 795 pazienti reclutati in 66 centri specializzati tra Europa e Nord America, tra cui: Centro Diagnostico Italiano di Milano; Policlinico San Donato, a San Donato Milanese (Milano); Centro Neurolesi Bonino Pulejo di Messina; “Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative” in Canada.
Lo strumento è progettato per l’utilizzo in memory clinic e nei Centri per i Disturbi Cognitivi e le Demenze (CDCD), ed è stato sviluppato in conformità con le più recenti normative in materia di privacy e intelligenza artificiale.
Il software può essere utilizzato in soggetti a rischio di demenza su indicazione di medici specialisti in neurologia. L’AI, infatti, non sostituisce il clinico, ma lo affianca.
Una delle malattie più diffuse al mondo
La malattia di Alzheimer (MA) è la malattia neurodegenerativa più diffusa a livello globale e rappresenta il 60-70% di tutti i casi di demenza a livello mondiale, con oltre 50 milioni di persone attualmente affette e quasi 10 milioni di nuovi casi diagnosticati ogni anno.
La prevalenza aumenta con l’età, con un nuovo caso che si verifica circa ogni 3 anni a livello globale, e in futuro si prevede un aumento parallelo all’invecchiamento della popolazione.
Il peso della MA si intensifica con il progredire della malattia, comportando non solo spese mediche dirette, ma anche un impatto su caregiver e famiglie, sulla sostenibilità a lungo termine dei sistemi sanitari, sull’economia e sulla società in generale.
La letteratura concorda sulla necessità di identificare gli stadi precoci della malattia, sia per anticipare protocolli diagnostici già noti che per consentire una selezione più efficiente dei soggetti che potrebbero beneficiare di nuove terapie.
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Terapie e diagnosi
La diagnosi di Alzheimer si basa su test biologici effettuati dopo puntura lombare e sulla misurazione dei biomarcatori del liquido cerebrospinale (CSF); tuttavia, la scelta del flusso di lavoro e dei test per i biomarcatori di un paziente è spesso definita da fattori organizzativi e logistici piuttosto che da fattori clinici e dalle preferenze del paziente.
Attualmente, la diagnosi clinica di Alzheimer si basa principalmente sui disturbi cognitivi auto-riportati (o riferiti dai caregiver) e sulle osservazioni dei medici sui sintomi cognitivi, funzionali e comportamentali durante la progressione della malattia.
I criteri diagnostici rivisti per l’Alzheimer, introdotti nel 2011, hanno enfatizzato l’uso della diagnostica per immagini per identificare segni oggettivi della malattia nel cervello. Gli studi PET offrono un’elevata specificità, ma sono piuttosto costosi, invasivi (a causa dell’esposizione a radiazioni ionizzanti) e con un accesso limitato per i pazienti, in particolare nei paesi a basso e medio reddito.
Al contrario, la risonanza magnetica per immagini (RMI) è più ampiamente disponibile, non invasiva ed economicamente vantaggiosa, il che la rende uno strumento prezioso per rilevare la neurodegenerazione correlata all’Alzheimer e monitorare la progressione e la prognosi della malattia.
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Il successo di TRACE4AD
Come sottolineato anche in una nota dello IUSS di Pavia, i risultati dello studio hanno confermato le performance elevate dell’AI nel prevedere la progressione clinica verso l’Alzheimer entro 24 mesi.
‘TRACE4AD’ analizza automaticamente risonanze magnetiche cerebrali e i test neuropsicologici per aiutare i medici a formulare diagnosi tempestive e personalizzate.
I risultati mostrano un’elevata concordanza con la stadiazione clinica, un’accuratezza superiore al 90% nella formulazione dell’ipotesi causale di disordini neuro-cognitivi rispetto alla diagnosi basata su biomarcatori, una sensibilità dell’89% e specificità dell’82% nella previsione della conversione a demenza entro 24 mesi, utilizzando come riferimento la conversione clinica.
Intervistato da Unipv.news, il CEO di DeepTrace Technologies, Christian Salvatore, ha dichiarato:
Grazie alle risorse ricevute dal fondo di investimento Progress Tech Transfer, stiamo lavorando per consentire la capillare distribuzione dello strumento negli ospedali italiani ed europei, attraverso canali di vendita diretta e rivenditori autorizzati.
Dal punto di vista tecnologico lo strumento è già disponibile in tutto il mondo essendo accessibile sia localmente che su cloud.
TRACE4AD rappresenta oggi uno degli esempi più concreti di medicina digitale a supporto di un’assistenza più tempestiva, personalizzata ed economicamente vantaggiosa.
