Diagnosticare in anticipo il Parkinson attraverso la voce. Ci stanno lavorando all’Istituto universitario di Studi Superiori Iuss di Pavia e all’Irccs Maugeri Bari grazie ad una ricerca che ha già analizzato i campioni vocali raccolti da 40 pazienti, scelti tra soggetti con diagnosi di malattia di Parkinson e non.
È possibile diagnosticare precocemente il Parkinson partendo dal linguaggio? Secondo i ricercatori dell’Istituto universitario di Studi Superiori Iuss di Pavia e dell’Irccs Maugeri Bari, sì. Lo dimostra uno studio che hanno pubblicato su Npj Parkinson’s Disease e che apre nuove prospettive nella diagnosi della malattia. Hanno collaborato anche partner internazionali come il Global Brain Health Institute (Ucsf) e l’Universidad de San Andrés (Argentina), oltre alla società DeepTrace Technologies, spin-off Iuss.
Parkinson, la voce svela la diagnosi precoce con l’IA
Quello dello Iuss di Pavia e dell’Irccs Maugeri di Bari è uno studio pionieristico. È il primo, infatti, a usare tramite l’Intelligenza Artificiale un modello basato sul Natural Language Processing (NLP). Si tratta di algoritmi capaci di analizzare il linguaggio umano. L’obiettivo è sviluppare biomarcatori digitali del linguaggio che possano segnalare i fenotipi della malattia di Parkinson nelle sue fasi iniziali.
Per fare questo sono stati esaminati i campioni vocali di 40 pazienti dell’Irccs Maugeri di Bari. Nel gruppo erano inclusi sia individui con diagnosi di Parkinson sia soggetti sani. Tutti sono stati coinvolti in diverse attività linguistiche, come la descrizione di immagini complesse o il discorso spontaneo, tutte poi registrate in file audio.
I ricercatori hanno quindi elaborato questi dati utilizzando algoritmi avanzati di Intelligenza Artificiale. Tutte le variabili linguistiche specifiche emerse sono state successivamente impiegate per addestrare un modello di machine learning. Questo modello è ora in grado di distinguere i tratti linguistici caratteristici dei pazienti affetti da Parkinson da quelli dei soggetti sani, offrendo una promettente via per la diagnosi attraverso la voce.
L’IA decifra il Parkinson dalla voce con un’accuratezza fino all’85%
I risultati dello studio sono promettenti. Il modello ha raggiunto un’accuratezza del 77% nel distinguere i pazienti con Parkinson dai soggetti sani. Ancora più notevole, la classificazione dei sottogruppi cognitivi ha toccato l’85% di accuratezza, e si è riusciti a differenziare i due fenotipi cognitivi della malattia con una performance del 75%.
Petronilla Battista, neuropsicologa, logopedista e responsabile del Laboratorio di Neuropsicologia all’IRCCS Maugeri Bari, nonché autrice corrispondente dello studio, ha spiegato come tra i marcatori più significativi individuati ci sia la riduzione nell’uso dei verbi d’azione. “Questi elementi linguistici – ha detto – elaborati in aree cerebrali come il lobo frontale, spesso coinvolte nei primi stadi della malattia, sembrano essere particolarmente sensibili al deterioramento precoce”.
La voce “parla” di Parkinson: un nuovo strumento per diagnosi e terapie
La ricerca ha svelato come il linguaggio offra una finestra preziosa sulle funzioni cognitive del cervello nella malattia di Parkinson. Come spiega la neuropsicologa Petronilla Battista, i ricercatori hanno notato una maggiore frequenza di riformulazioni del discorso nei pazienti e una ridotta produzione di parole chiave, come nomi e verbi. Questo suggerisce una crescente difficoltà nell’accesso lessicale, un indizio importante del deterioramento cognitivo precoce.
I dati raccolti dimostrano che l’analisi automatica del parlato può diventare uno strumento affidabile. Non solo aiuterà a identificare precocemente i diversi fenotipi della malattia di Parkinson, ma potrà anche valutare l’efficacia delle terapie farmacologiche in corso. Per il Dipartimento di Medicina Riabilitativa Neuromotoria di Maugeri, questo progetto è strategico: rientra tra gli strumenti tecnologici innovativi volti a migliorare la diagnosi e il trattamento dei pazienti neurologici.
Il futuro dell’analisi della voce per la diagnosi
Il team di ricerca ha ora obiettivi ambiziosi per il futuro. Innanzitutto, puntano a estendere lo studio a campioni clinici molto più ampi. Parallelamente, è in corso lo sviluppo di strumenti diagnostici digitali innovativi. Questi strumenti saranno “explainable”, cioè in grado di spiegare il perché delle loro conclusioni, e “cross-linguistici”, per essere utilizzati in diversi contesti clinici a livello internazionale. Non solo Parkinson: questa metodologia promettente è potenzialmente applicabile anche ad altre malattie neurologiche, aprendo nuove strade per la ricerca e la cura.
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