Esami oculari 3D analizzati dall’IA possono rilevare segni di Parkinson, secondo uno studio
Uno studio afferma che l'IA può rilevare segni di Parkinson dagli esami oculari 3D.
Una nuova ricerca ha scoperto che gli esami tridimensionali degli occhi utilizzati nelle cliniche oftalmiche e negli ottici di alta strada potrebbero aiutare a individuare segni della malattia di Parkinson circa sette anni prima della comparsa dei sintomi clinici.
L’utilizzo dei dati oculari per identificare condizioni di salute non è una novità nel campo medico. Ma i progressi nella tecnologia di monitoraggio della salute oculare e nella potenza di calcolo hanno ampliato negli ultimi anni la portata delle diagnosi.
Un tipo di scansione tridimensionale, nota come tomografia a coerenza ottica (OCT), ha giocato un ruolo fondamentale in questo progresso. Una scansione OCT produce una sezione trasversale della retina (il fondo dell’occhio) con un dettaglio notevole, fino a un millesimo di millimetro, in meno di un minuto. Una tale scansione della retina è l’unico modo non invasivo per osservare strati cellulari al di sotto della superficie della pelle.
Come parte dello studio, un team di ricerca del UCL e del Moorfields Eye Hospital di Londra ha utilizzato l’intelligenza artificiale per analizzare le scansioni OCT provenienti da due grandi database: l’AlzEye e l’UK Biobank, che comprendono rispettivamente 154.830 e 67.311 individui.
I risultati hanno confermato le scoperte precedenti di uno strato di cellule gangliari-interplexiformi (GCIPL) più sottile nei pazienti affetti da Parkinson. I dati hanno anche rivelato atrofie dello strato nucleare interno (INL). Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che lo spessore ridotto di entrambi gli strati è associato allo sviluppo della malattia.
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Anche se ulteriori ricerche sono necessarie, il primo autore Dr. Siegfried Wagner è ottimista che il metodo potrebbe presto diventare uno strumento di pre-screening per le persone a rischio di Parkinson.
“Trovare segni di diverse malattie prima che i sintomi si manifestino significa che, in futuro, le persone potrebbero avere il tempo di apportare cambiamenti allo stile di vita per prevenire alcune condizioni e gli operatori sanitari potrebbero ritardare l’insorgenza e l’impatto di disturbi neurodegenerativi che cambiano la vita”, ha detto.
Nel frattempo, un gruppo guidato dall’autore senior dello studio, il Professor Pearse Keane, ha ottenuto finanziamenti dal UK Research and Innovation per scalare e convalidare il modello fondamentale.
Lo studio contribuisce al valore del crescente campo dell'”oculomica”, che utilizza l’apprendimento automatico e i dati delle scansioni oculari per rilevare segni di malattie come l’Alzheimer e la sclerosi multipla.
