Scansioni cerebrali predittive: un passo avanti nella prevenzione della psicosi
La psicosi può essere prevista con una tecnologia che analizza scansioni cerebrali. Un gruppo internazionale ha studiato oltre 2.000 persone da 21 luoghi. Con dati di addestramento, il sistema ha identificato l'85% dei futuri casi di psicosi. Anche con nuovi dati, l'accuratezza rimane del 73%. Questo strumento potrebbe migliorare gli interventi precoci e gli esiti per coloro con psicosi.
- La psicosi può essere predetta prima che si verifichi utilizzando uno strumento di machine learning che analizza le scansioni cerebrali MRI.
- Un consorzio internazionale ha sviluppato questo strumento e lo ha testato su oltre 2.000 persone da 21 località globali.
- Il classificatore è stato in grado di differenziare tra individui sani e quelli a rischio di sviluppare un episodio psicotico con un'accuratezza dell'85% utilizzando dati di addestramento e del 73% con nuovi dati.
- Identificare precocemente il rischio di psicosi è cruciale per un intervento tempestivo, che porta generalmente a esiti migliori per gli individui colpiti.
- Ulteriori ricerche sono necessarie per validare e ottimizzare questo strumento, con l'obiettivo di renderlo utilizzabile in contesti clinici reali.
La psicosi è un disturbo che può coinvolgere deliri, allucinazioni o pensiero disorganizzato e può essere scatenato da vari fattori come malattia, traumi, uso di droghe o alcol, farmaci o predisposizione genetica. Sebbene possa essere spaventoso, è trattabile e la maggior parte delle persone si riprende. Tuttavia, individuare giovani che necessitano di aiuto può essere difficile, poiché il periodo più comune per un primo episodio è durante l'adolescenza o la prima età adulta, quando il cervello e il corpo subiscono molti cambiamenti.
Il Professor Associato Shinsuke Koike dell'Università di Tokyo ha sottolineato che solo il 30% delle persone clinicamente a rischio di sviluppare psicosi successivamente manifesta sintomi evidenti, mentre il restante 70% no. Pertanto, è essenziale aiutare i clinici a identificare coloro che svilupperanno sintomi psicotici utilizzando segni subclinici e marcatori biologici.
Per affrontare questa sfida, un consorzio internazionale di ricercatori ha sviluppato uno strumento di machine learning che utilizza le scansioni MRI cerebrali per identificare le persone a rischio di psicosi prima che si manifesti. Nonostante studi precedenti abbiano suggerito differenze strutturali nel cervello dopo l'insorgenza della psicosi, questa è la prima volta che vengono identificate differenze nei cervelli di coloro a rischio elevato ma non ancora affetti da psicosi.
Il team ha reclutato un ampio e diversificato gruppo di partecipanti adolescenti e adulti giovani da 21 istituzioni in 15 paesi diversi. Tuttavia, la ricerca MRI sui disturbi psicotici è complessa a causa delle variazioni nello sviluppo cerebrale e nelle macchine MRI, che rendono difficile ottenere risultati accurati e comparabili.
Dopo aver diviso i partecipanti in gruppi a rischio clinico elevato, il team ha addestrato un algoritmo di machine learning per identificare schemi nell'anatomia cerebrale dei partecipanti. Il classificatore è stato accurato all'85% nei risultati di addestramento e al 73% nei nuovi dati, dimostrando la sua efficacia nel predire l'insorgenza della psicosi.
Sebbene siano necessarie ulteriori ricerche per validare e ottimizzare questo strumento, il Professor Koike ritiene che fornire scansioni MRI cerebrali alle persone identificate come a rischio clinico elevato potrebbe essere utile per prevedere futuri episodi di psicosi. La ricerca futura, come il progetto giapponese Brain/MINDS Beyond, cercherà di sviluppare classificatori più robusti per nuovi set di dati, rendendo possibile l'applicazione di questi strumenti in contesti clinici reali.
Una diagnosi precoce e un intervento tempestivo sono fondamentali per migliorare gli esiti per coloro che sviluppano psicosi, e lo sviluppo di strumenti predittivi come questo rappresenta un passo significativo verso questo obiettivo.
