La diagnosi del Parkinson può arrivare ora molto prima, più precocemente, se non addirittura 5 ai 7 anni prima, rispetto alla diagnosi tradizione, grazie ad un metodo innovativo e non invasivo, che sfrutta dei particolari sensori indossabili come un guanto e delle tecnologie di intelligenza artificiale, in grado di individuare precocemente la malattia.
La tecnologia hi-tech, frutto di uno studio coordinato da un gruppo di ricercatori dell’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, guidato Filippo Cavallo, nasce in collaborazione con la Neurologia dell’ospedale delle Apuane di Massa e Carrara.
Il lavoro, pubblicato su ‘Parkinsonism & Related Disorders’, ha portato allo sviluppo di un dispositivo indossabile chiamato ‘SensHand’, in grado di rilevare, misurare e analizzare i movimenti degli arti superiori.
La malattia è la seconda patologia neurodegenerativa più diffusa al mondo, che colpisce l’1% della popolazione over 65.
I primi segni che portano alla diagnosi sono il tremore, la rigidità muscolare, il rallentamento motorio, iposmia idiopatica, ossia una ridotta capacità olfattiva. Tuttavia questi sintomi compaiono in modo evidente solo dopo vari anni che il processo neurodegenerativo ha già avuto inizio, comportando così un notevole ritardo nella partenza della terapia.
Il dispositivo indossabile sviluppato a Pisa mira a proprio ad abbattere il tempo di latenza tra l’inizio della malattia nel sistema nervoso e l’evidenza clinica.
Attraverso il guanto indossabile hi-tech SensHand, i ricercatori hanno acquisito dati motori da 90 persone delle quali 30 sane, 30 con iposmia idiopatica e 30 con Parkinson.
I test hanno dimostrato che, combinando le informazioni acquisite tramite l’analisi del movimento con i sensori e i risultati di uno screening olfattivo in grado di individuare persone con iposmia, è possibile identificare in questo gruppo lievi deflessioni motorie non rilevabili in altro modo, che caratterizzano l’insorgere della malattia in fase prodromica, permettendone così potenzialmente la diagnosi diversi anni prima a quanto avvenga oggi.
Lo studio è stato finanziato nell’ambito del progetto Daphne, sostenuto dalla Regione Toscana nel programma Fas Salute 2007-2013 e incentrato sullo sviluppo di servizi innovativi e sostenibili per la malattia di Parkinson attraverso tecnologie mHealt e Ict.
“Il nostro lavoro – spiega Erika Rovini, post-doc dell’Istituto di BioRobotica – pone le basi per approfondire e promuovere l’utilizzo di sensori indossabili non invasivi e a basso costo, congiuntamente a tecniche avanzate di intelligenza artificiale, per lo sviluppo di sistemi affidabili da poter usare nella pratica clinica come strumenti di ‘decision making’ di supporto al medico per la diagnosi della malattia di Parkinson in una fase molto precoce che non è possibile identificare con le tradizionali tecniche diagnostiche”.