Ricerca Parkinson, ia e cloud nella neurologia del futuro

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Creato 08 Maggio 2025

Pubblicato 08 Maggio 2025

ROMA, 08 mag. - Miliardi di dati, velocità di analisi ed elaborazione: il cloud e l'intelligenza artificiale stanno contribuendo a rivoluzionare l'approccio clinico e scientifico al morbo di Parkinson.

Si aprono scenari mai visti fino ad oggi che potrebbero rendere possibile una comprensione più profonda della malattia, l'identificazione di biomarcatori precoci e lo sviluppo di terapie personalizzate. A fare il punto è Rowland Illing, chief medical officer e director of global Healthcare & Nonprofits di Aws che è al fianco di istituzioni e fondazioni internazionali in progetti d'avanguardia, fornendo infrastruttura cloud, servizi di machine learning e capacità computazionale ad alta scala. "La neurologia del futuro prende forma attraverso ambienti digitali in grado di connettere competenze, dati e innovazione. La trasformazione in atto - avverte Illing - non è più una promessa, ma una realtà alimentata dalla capacità del cloud di aggregare conoscenza, democratizzare l'accesso ai dati e potenziare ogni attore del sistema sanitario".

"Nel 1817, il chirurgo britannico James Parkinson identificò per la prima volta la 'paralisi agitante' osservando i movimenti corporei dei pazienti. Due secoli più tardi, la diagnosi della malattia si basa ancora prevalentemente sulla valutazione dei sintomi motori, riflesso diretto di un approccio clinico limitato dalla mancanza di strumenti in grado di cogliere i meccanismi neurologici sottostanti. Questa carenza contribuisce al crescente impatto sanitario della malattia - una condizione che, secondo l'Organizzazione mondiale della sanità, interessa oltre 10 milioni di persone a livello globale e che registra un raddoppio dell'incidenza ogni 25 anni", ricorda il director of global Healthcare & Nonprofits di Aws

Secondo Illing, "le tecnologie basate su cloud, combinate alla potenza computazionale dell'intelligenza artificiale e del machine learning, stanno rivoluzionando l'approccio alla malattia, aprendo nuovi orizzonti diagnostici e terapeutici. L'analisi avanzata dei dati consente di decifrare l'impatto della patologia sul cervello umano, accelerando l'identificazione di biomarcatori, favorendo lo sviluppo di cure mirate e restituendo ai pazienti un ruolo centrale nel proprio percorso di cura".

Patogenesi e limiti degli attuali trattamenti. "Il morbo di Parkinson è una patologia neurodegenerativa progressiva causata dalla degenerazione dei neuroni dopaminergici, fondamentali per la regolazione del movimento - continua Illing - Il deterioramento neuronale si traduce in rigidità muscolare, riduzione dell'espressività facciale, ipocinesia e tremori a riposo, ma può includere anche sintomi non motori come ipotensione, declino cognitivo, disturbi dell'umore, allucinazioni e deliri. In numerosi casi, si osserva anche un incremento del rischio di demenza. L'assenza di una comprensione etiologica completa impedisce l'identificazione di terapie risolutive. I trattamenti attuali si concentrano prevalentemente sulla somministrazione di farmaci dopaminergici, che offrono un sollievo temporaneo ma non arrestano la progressione della malattia. Tale approccio sintomatico comporta rischi rilevanti in caso di diagnosi errate, soprattutto nei pazienti affetti da patologie neurologiche simili.

L'analisi genomica su larga scala: verso una medicina predittiva. "Circa il 15% dei casi di Parkinson può essere ricondotto a mutazioni genetiche specifiche. La disponibilità di dataset genomici su larga scala rappresenta un'opportunità strategica per identificare nuovi marker di rischio, favorire diagnosi precoci e orientare lo sviluppo di terapie geniche. Ultima Genomics, azienda con sede in California, ha realizzato una piattaforma di sequenziamento di nuova generazione basata su Aws, capace di ridurre i costi di sequenziamento dell'intero genoma da circa 1.000 a 100 dollari. L'infrastruttura cloud scalabile consente di addestrare modelli di AI in grado di riconoscere correlazioni genetiche finora sconosciute, rendendo il trattamento personalizzato una prospettiva sempre più concreta", spiega chief medical officer e director of global Healthcare & Nonprofits di Aws

Il dato esperienziale del paziente come risorsa clinica. L'eterogeneità fenotipica della malattia pone il paziente al centro del processo di raccolta dati. La Michael J. Fox Foundation for Parkinson's Research, in collaborazione con Intel, ha avviato un progetto di monitoraggio basato su dispositivi indossabili e smartphone, finalizzato alla raccolta di dati biometrici in tempo reale. "L'infrastruttura Aws consente l'elaborazione scalabile di questi flussi attraverso piattaforme di big data e tecnologie IoT, garantendo la gestione sicura e anonima delle informazioni. L'obiettivo è creare un ecosistema di dati in grado di correlare i sintomi riportati con gli stati patologici sottostanti, fornendo insight clinici ad alta risoluzione, precisa Illing.

Biomarcatori e diagnostica predittiva. Il Parkinson's Progression Markers Initiative (Ppmi) "ha identificato un biomarcatore rilevabile nel liquido cerebrospinale, rappresentato dalla proteina alfa-sinucleina in forma anomala, presente nel 93% dei pazienti affetti dalla malattia. L'analisi di questo indicatore rappresenta uno strumento diagnostico oggettivo e precoce, nonché un potenziale punto di partenza per lo sviluppo di terapie mirate - ricorda Illing - In parallelo, soluzioni di Ia imaging come quelle sviluppate da Icometrix – che ha ricostruito la propria pipeline di deep learning su Aws – consentono di monitorare in modo accurato la variazione volumetrica dei tessuti cerebrali, ottimizzando la precisione diagnostica e riducendo i tempi computazionali. Le immagini cerebrali diventano così una fonte di dati predittivi per valutare la progressione della malattia".

Cartografia cellulare del cervello e targeting terapeutico. "Mappare le trasformazioni cellulari che avvengono nel cervello umano rappresenta una svolta cruciale per identificare nuovi bersagli terapeutici. Numerosi processi neurodegenerativi si sviluppano ben prima che emergano evidenze cliniche, ma sfuggono anche alle più avanzate tecniche di imaging. La Brain Knowledge Platform – progetto internazionale guidato dall'Allen Institute e basato su infrastruttura Aws – ambisce a colmare questa lacuna, costruendo il più vasto archivio open-source al mondo dedicato ai dati cellulari celebrali. Grazie alla combinazione tra potenza computazionale, servizi di intelligenza artificiale e machine learning – tra cui Amazon SageMaker – la piattaforma è in grado di analizzare le proprietà morfologiche e funzionali di centinaia di miliardi di cellule cerebrali, monitorandone l'evoluzione durante le fasi precoci delle malattie neurologiche".

(adnKronos)