L’intelligenza artificiale “legge” nella saliva il rischio di demenza

È possibile combinare l’analisi di campioni di saliva e le informazioni sui batteri presenti nel cavo orale per prevedere il rischio di sviluppare sintomi neuropsichiatrici e, potenzialmente, un successivo declino cognitivo? Secondo i ricercatori della Chongqing Medical University e del Chongqing Key Laboratory of Oral Diseases la risposta è sì, a patto che si usino degli algoritmi di intelligenza artificiale. E così hanno sviluppato un test che potrebbe servire per individuare precocemente lo sviluppo di demenze gravi, come scrivono su Translational Psychiatry.

I "segnali premonitori" nella bocca

Il declino cognitivo e le malattie neurodegenerative, come l'Alzheimer, non arrivano mai all'improvviso. Spesso sono preceduti da anni di sintomi neuropsichiatrici non gravi: irritabilità, ansia, depressione o una lieve perdita di motivazione. Fino ad oggi, identificare questi segnali come "campanelli d'allarme" di una futura demenza è stato estremamente difficile per i medici.

L’ipotesi dei ricercatori cinesi è che la bocca possa essere considerata una "finestra" sulla salute del sistema nervoso. Analizzando i campioni di saliva di oltre 300 anziani, il team ha monitorato i livelli di cortisolo (l'ormone dello stress), le citochine (proteine che indicano uno stato infiammatorio) e la composizione del microbioma orale (l'insieme dei batteri che popolano il cavo orale).

L'algoritmo che "vede" il futuro

Il vero punto di svolta dello studio è stato l'utilizzo del machine learning. I dati biologici sono stati elaborati da modelli di intelligenza artificiale (come il modello XGBoost) per creare un profilo di rischio personalizzato. I risultati sono stati sorprendenti: l'algoritmo è stato in grado di identificare le persone ad alto rischio di declino mentale con una precisione che sfiora il 94-98%.

"Questo metodo combina la semplicità di un prelievo salivare con la potenza predittiva dell'intelligenza artificiale", spiegano gli autori dello studio. "Siamo riusciti a convertire dati complessi in uno strumento pratico che può essere utilizzato per lo screening di massa nelle comunità".

Verso lo screening di comunità

L'obiettivo dei ricercatori non è solo la diagnosi in ospedale, ma la prevenzione territoriale. Il modello messo a punto è stato trasformato in un "nomogramma", uno strumento visivo che i medici di base potrebbero utilizzare per valutare il rischio neuropsichiatrico dei propri pazienti durante le visite di routine.