Sarà possibile diagnosticare il Parkinson prima che i sintomi si manifestino. Tutto ciò grazie a dei guanti hi-tech che, per merito dell’intelligenza artificiale, sono in grado di riconoscere i segnali del morbo da 5 a 7 anni prima del loro arrivo.
Si tratta di un tipo di tecnologia non invasiva, sviluppata in Italia dal gruppo dell’Istituto di Biorobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa guidato da Filippo Cavallo. La ricerca è stata condotta in collaborazione con l’Ospedale delle Apuane di Massa e Carrara e pubblicata sulla rivista Parkinsonism & Related Disorders.
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Il guanto si chiama SensHand ed è stato elaborato nel Biorobotics for Parkinson Disease Lab, diretto da Cavallo e da Carlo Maremmani. Il dispositivo serve a rilevare, misurare e analizzare i movimenti delle braccia per scovare probabili segnali di tremore, rigidità muscolare e rallentamento dei movimenti, tipici della patologia.
Parkinson: aumenta l’interesse verso i sintomi non motori
I sintomi del morbo solitamente compaiono in maniera evidente soltanto anni dopo che il processo neurodegenerativo è cominciato. Per questo è difficile fare una diagnosi prima che si manifestino.
“Sebbene la diagnosi sul Parkinson sia fortemente orientata alla valutazione dei sintomi motori, l’interesse verso i sintomi non motori sta sostanzialmente aumentando”, ha osservato Cavallo. Una nuova tecnologia che “pone le basi per approfondire e promuovere l’utilizzo di sensori indossabili non invasivi e a basso costo” – ha dichiarato Erika Rovini, dell’Istituto di BioRobotica.
Quali sono i sintomi non motori? Tra tutti, uno dei più importanti è la riduzione dell’olfatto, che rappresenta un fattore di rischio per lo sviluppo del Parkinson entro 5 anni.
Gli sviluppatori hanno sperimentato il dispositivo su 90 persone (30 individui sani, 30 con iposmia idiopatica e 30 con Parkinson). Il test ha evidenziato che le informazioni acquisite tramite i sensori combinate a un test dell’olfatto, hanno reso possibile l’identificazione dei segni precoci del morbo.
L’indagine si è basata complessivamente su 96 parametri che il sistema permette di valutare. Il sistema è stato elaborato nell’ambito del progetto Daphne, finanziato dalla Regione Toscana nell’ambito del programma Fas Salute 2007-2013. Nei test, i ricercatori hanno identificato i tre gruppi di individui con un’accuratezza del 79%.