ARTRITE REUMATOIDE: RISCHIO DI MALATTIA CORONARICA PREDETTO DALL'AI
"Identificare i sottotipi di artrite reumatoide e valutare il rischio coronarico tramite un'analisi della lingua."
Recentemente sono emerse due innovazioni significative nel campo dell'intelligenza artificiale. La prima, sviluppata da un team di ricercatori guidati da Fei Wang, fondatore dell’Institute of AI for Digital Health del Weill Cornell Medicine di New York, è stata pubblicata sulla rivista Nature Communications. La seconda innovazione, promettente al punto da poter potenzialmente sostituire l’angiografia – un esame noto per essere costoso e invasivo – proviene da uno studio pubblicato su Frontiers of Cardiovascular Medicine, condotto presso l'Università di Medicina Cinese di Pechino e la sua Scuola di Scienze della Vita.
Il lavoro del gruppo di Wang si concentra sull'ampliamento dell'impiego del machine learning per migliorare il processo di sottotipizzazione dell'artrite reumatoide, facilitando così la scelta della terapia più adeguata per ciascun paziente. Attualmente, i patologi si dedicano a una classificazione manuale dei sottotipi di artrite, un metodo che richiede tempo e porta spesso a incoerenze, aumentando di conseguenza i costi della ricerca. Il team ha inizialmente addestrato il loro algoritmo su campioni di tessuto provenienti da un modello murino di artrite reumatoide e successivamente ha validato la sua efficacia su tessuti ottenuti da biopsie di pazienti umani. I risultati hanno dimostrato che l'algoritmo è in grado di classificare con successo campioni clinici umani.
Il nuovo strumento ha il potenziale di migliorare significativamente l'efficacia delle sperimentazioni cliniche volte a testare trattamenti per pazienti affetti da diversi sottotipi di malattie. Secondo Richard Bell, esperto di patologia computazionale presso il Molecular Histopathology Core Laboratory dell'Hospital for Special Surgery, “se si crea un algoritmo in grado di individuare il sottotipo di un paziente, si potranno somministrare i trattamenti necessari in tempi molto più rapidi.” Rainu Kaushal, presidente del Dipartimento di scienze della salute della popolazione presso Weill Cornell Medicine, aggiunge che “questi risultati evidenziano l'impatto sempre crescente dell'intelligenza artificiale nel campo della medicina personalizzata”.
In questa direzione si inserisce anche la ricerca condotta da Zhaoxia Xu e dal suo team, che mira a prevedere il rischio di malattia coronarica analizzando le immagini della lingua attraverso un algoritmo. Attualmente, l'angiografia coronarica rappresenta il metodo più efficace per confermare una diagnosi di malattia coronarica (CAD), ma comporta rischi per i pazienti ed è poco adatta per diagnosi precoci e per la valutazione del rischio di sviluppare la malattia.
Nella medicina tradizionale cinese, le malattie si manifestano visibilmente, ad esempio attraverso il volto; la diagnosi della lingua è considerata essenziale, poiché comprende l’analisi del colore, del rivestimento e della forma della lingua. La lingua, ricca di nervi e vasi sanguigni, gioca un ruolo cruciale nel sistema cardiovascolare e il suo aspetto può variare con l'insorgenza di malattie e condizioni sistemiche, in particolare quelle che influenzano la circolazione. Inoltre, dal 2019, almeno 14 studi hanno dimostrato che l'osservazione della lingua rappresenta un metodo efficace nella diagnosi di malattie.
Con queste basi, il team di ricerca ha cercato di determinare se le immagini della lingua potessero essere utilizzate come strumento di diagnosi non invasivo per la malattia coronarica. Hanno sviluppato due sistemi diagnostici: uno basato solamente sui fattori di rischio comuni della malattia e l'altro che includeva anche le caratteristiche delle immagini della lingua insieme a questi fattori. Utilizzando un algoritmo per estrarre le caratteristiche delle immagini della lingua, hanno ottenuto un'accuratezza complessiva superiore al 99%.
Lo studio ha coinvolto un campione di pazienti ipertesi tra i 18 e gli 85 anni provenienti da quattro ospedali diversi, per un totale di 244 pazienti con ipertensione e 166 con ipertensione associata a malattia coronarica. I risultati hanno evidenziato una notevole capacità predittiva del loro modello, soprattutto quando si consideravano sia le immagini della lingua che i fattori di rischio tipici della malattia coronarica. “Il nostro lavoro propone una nuova prospettiva, suggerendo che le immagini della lingua possano avere un valore diagnostico valido per la malattia coronarica,” concludono i ricercatori. “Le caratteristiche visive della lingua potrebbero diventare nuovi indicatori del rischio di sviluppare malattia coronarica.”
Reumatologia dal web - Rielaborazione testo tratto da italiasalute.it - Settembre 2024
