Parkinson, l’intelligenza artificiale anticipa la diagnosi: il primo studio italiano pubblicato su Nature
IUSS di Pavia e IRCCS Maugeri Bari guidano una ricerca pionieristica: AI e linguaggio naturale rivelano i segnali cognitivi della malattia prima dei sintomi motori
Una svolta nella diagnosi precoce del Parkinson arriva dalla sinergia tra intelligenza artificiale e analisi del linguaggio naturale, grazie a uno studio tutto italiano guidato dall’Istituto Universitario di Studi Superiori (IUSS) di Pavia e dall’IRCCS Maugeri di Bari. La ricerca, pubblicata sulla prestigiosa rivista npj Parkinson’s Disease (Nature Publishing Group), rappresenta il primo contributo scientifico internazionale che utilizza un modello AI su campioni vocali in lingua italiana per individuare precocemente i profili cognitivi della malattia.
La voce come strumento diagnostico
Nel cuore dello studio, l’analisi di campioni vocali di 40 pazienti – affetti e non affetti da Parkinson – raccolti presso l’IRCCS Maugeri di Bari. A ciascuno è stato chiesto di descrivere immagini o parlare liberamente, generando registrazioni audio successivamente elaborate tramite algoritmi di machine learning sviluppati dal gruppo Ailice Labs dello IUSS e da DeepTrace Technologies, spin-off accademico.
L’obiettivo: identificare biomarcatori digitali del linguaggio in grado di riconoscere, con elevata precisione, i primi segnali della malattia prima dell’insorgenza dei classici sintomi motori.
Risultati promettenti
- 77% di accuratezza nel distinguere pazienti con Parkinson da soggetti sani;
- 85% nella classificazione dei sottogruppi cognitivi;
- 75% di precisione nel riconoscere i due principali fenotipi cognitivi (PD-nMCI e PD-MCI).
Tra i segnali più rivelatori, è emersa una significativa riduzione nell’uso dei verbi d’azione e un aumento delle riformulazioni del discorso. Indicatori legati al funzionamento del lobo frontale, spesso tra le prime aree cerebrali coinvolte nel decorso del Parkinson.
“Il linguaggio è una finestra preziosa sul cervello – spiega la dott.ssa Petronilla Battista, neuropsicologa e logopedista –. L’analisi automatica del parlato si sta dimostrando uno strumento clinico utile non solo per la diagnosi precoce, ma anche per valutare l’efficacia delle terapie in atto.”
Una tecnologia al servizio della medicina
Il progetto – frutto della collaborazione con realtà internazionali come il Global Brain Health Institute (UCSF) e l’Universidad de San Andrés (Argentina) – punta ora a espandere il campione di studio e a validare questa metodologia su scala internazionale.
“È il primo esempio di AI multivariata applicata al linguaggio per il Parkinson in italiano – sottolinea il prof. Christian Salvatore, docente IUSS e direttore di Ailice Labs –. Abbiamo sviluppato una pipeline modulare, spiegabile e integrabile nella pratica clinica. L’obiettivo è costruire strumenti digitali traslazionali, che aiutino davvero i medici nella diagnosi e nel follow-up.”
Il futuro: diagnosi digitali, precoci e accessibili
Lo studio apre nuove prospettive per la telemedicina e lo screening a distanza, ma anche per l’estensione del modello ad altre malattie neurodegenerative come Alzheimer o SLA. L’intelligenza artificiale, in questo contesto, si configura come un alleato del medico, fornendo supporto oggettivo e precoce, ma lasciando allo specialista il ruolo insostituibile nella valutazione clinica.
Un primo passo, ma già fondamentale, verso una medicina più predittiva, personalizzata e accessibile.
