Cecità da diabete: la nuova svolta della medicina guidata dall'intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale può aiutare i medici a prevedere con anni di anticipo il rischio di danni irreversibili alla vista nelle persone con diabete. Una nuova ricerca pubblicata sulla rivista Plos Medicine e coordinata dal Centro di ricerca clinica per le malattie oculari di Guangdong a Guangzhou, in Cina, ha dimostrato che grazie alle nuove tecnologie basta un semplice esame del sangue per passare da una diagnosi che interviene quando il danno è ormai evidente a una prevenzione molecolare personalizzata.

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Cecità diabetica, sfida alla diagnosi precoce

Tra le possibili, gravi, complicazioni del diabete, malattia che a oggi colpisce oltre mezzo miliardo di adulti in tutto il mondo, c’è quella che i medici chiamano neurodegenerazione retinica diabetica (dnr). Questa condizione consiste nel deterioramento precoce delle cellule nervose della retina, lo strato dell'occhio sensibile alla luce, e spesso si manifesta ancor prima dei danni ai vasi sanguigni. Si tratta di un danno strutturale che molto spesso viene individuato dagli attuali strumenti di screening solo quando è ormai irreversibile.Per questo la ricerca si sta concentrando su un modo per identificare i pazienti a più alto rischio, nel tentativo di intercettare il problema prima che comprometta la vista.

Proteomica: decifrare i “segreti” del sangue

Per superare i limiti odierni, gli autori della nuova indagine hanno pensato di cercare segnali della dnr misurabili all’interno dell’organismo. Si sono così affidati alla proteomica, cioè allo studio su larga scala delle proteine presenti nel sangue. Analizzando i campioni di oltre 1.400 persone attraverso algoritmi di apprendimento automatico (machine learning), la ricerca ha identificato ben 71 proteine, implicate in fenomeni biologici come l'infiammazione, la riparazione dei tessuti e il mantenimento dei piccoli vasi sanguigni, la cui concentrazione è direttamente collegata alla salute della retina. In parallelo, i ricercatori hanno monitorato lo stato di salute degli occhi dei pazienti nel tempo, utilizzando la tomografia a coerenza ottica (oct), una tecnica di imaging ad altissima risoluzione che permette di misurare lo spessore dello strato delle fibre nervose retiniche.

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L'intelligenza artificiale a servizio del medico

Data la complessità dei dati proteomici, solo l'intelligenza artificiale è stata in grado di individuare schemi nascosti tra le migliaia di proteine presenti nel sangue, ricollegando i profili molecolari all’eventuale grado di compromissione della retina. Grazie a questi strumenti, i ricercatori hanno dunque creato un sistema, chiamato Pro-Drn, che ha dimostrato un'elevata accuratezza nel prevedere chi avrebbe subito un peggioramento della vista, migliorando di oltre il 25% la capacità predittiva dei test standard. Per mettere subito a disposizione questa informazione, il team ha sviluppato anche uno strumento interattivo online che permette ai medici di calcolare il rischio dei propri pazienti e di intraprendere contromisure (come intensificare i controlli o avviare interventi protettivi) per chi ne ha bisogno.

Dall’occhio al cervello

Un ulteriore risvolto di questa ricerca è la conferma che l'occhio è una vera e propria finestra sul sistema nervoso centrale. Lo studio ha infatti rilevato che i pazienti con i punteggi di rischio per la drn più alti mostravano anche una maggiore probabilità di sviluppare demenza, declino cognitivo e neuropatia periferica, cioè il deterioramento dei nervi degli arti che può causare formicolio, bruciore, perdita di sensibilità, etc. Questo significa che un semplice esame del sangue analizzato dall'intelligenza artificiale potrebbe fungere da sistema di allarme precoce per la salute dell'intero sistema nervoso. La validità del sistema è stata confermata anche attraverso il confronto con i dati della UK Biobank, una vasto archivio di dati clinici del Regno Unito, dimostrando che i segnali biologici intercettati dall’intelligenza artificiale sono comuni a diverse popolazioni ed etnie. Tuttavia, serviranno ulteriori studi per trasformare queste scoperte in una pratica di routine.