Valutare in anticipo i rischi di sviluppare l’Alzheimer tramite un’analisi sulle capacità linguistiche, è questo lo scopo di un importante studio pubblicato su Eclinic Medecine.
Ogni anno in Italia l’Alzheimer colpisce oltre seicentomila persone e per il momento i fattori predittivi della malattia sono legati essenzialmente a disturbi della memoria a breve termine, all’analisi dei comportamenti con cui si portano a termine azioni e compiti complessi e, di recente, anche a disturbi dell’umore. Avere a disposizione un marker prognostico che analizzi il linguaggio come segnale sul possibile sviluppo futuro della malattia di Alzheimer sarebbe un passo importante, oltre che una tappa significativa per la diagnosi preventiva.
Negli ultimi 50 anni la tecnologia ha stravolto l’approccio scientifico su ogni fronte. Lo sviluppo dei computer ha permesso agli scienziati di indagare settori che prima erano impossibili da analizzare o che erano addirittura ignoti. Nel caso dell’analisi linguistica automatizzata assistiamo all’utilizzo di complessi sistemi di Machine Learning per predire lo sviluppo di una malattia complessa come l’Alzheimer.
Lo studio ha coinvolto in sinergia IBM, Watson Reasearch Center e la multinazionale farmaceutica Pfizer che, attraverso l’uso di potenti computer e software complessi, hanno analizzato accuratamente le descrizioni fornite dal paziente su una serie di immagini, nella fattispecie, immagini di bambini che rubano merendine dalla dispensa mentre la mamma è occupata ad asciugare i piatti. I dati elaborati riguardano tutte quelle caratteristiche legate al linguaggio quali, per esempio, ricchezza lessicale, varietà di parole, ripetitività dei termini, errori ortografici, complessità sintattica e semantica.
Lo studio (Linguistic markers predict onset of Alzheimer’s disease) ha riguardato 270 persone, alcune delle quali hanno sviluppato l’Alzheimer e altre no. Sono stati fatti numerosi test e comparate le variabili linguistiche con quelle cliniche e neuropsicologiche, verificate le diversità non linguistiche come grado di istruzione, età e sesso. Ma anche analisi genetiche che riguardano la proteina plasmatica (APOE) coinvolta nel trasporto del colesterolo, che si lega alla proteina beta amiloide, il cui accumulo in placche sarebbe alla base della progressione di questa forma di demenza più diffusa in assoluto.
Dall’analisi dei dati dello studio se ne deduce che il discorso telegrafico, la ripetitività e le storpiature/errori di ortografia (o l’agrafia) sarebbero le tre caratteristiche linguistiche associate allo sviluppo dell’Alzheimer.
Certamente il discorso telegrafico (struttura grammaticale quasi assente, frasi ipersemplificate, parole omesse) è un sintomo comune dell’afasia non fluente (deficit del linguaggio), qui non solo legato alla struttura grammaticale ma anche alla mancanza degli articoli determinativi (il/la, uno/a), dei verbi ausiliari (è/sono) e dell’intero soggetto. Così come gli errori ortografici e la mancanza di punteggiatura.
L’analisi del linguaggio per predire l’Alzheimer non è un’assoluta novità; già nel 2003 fu portato a termine il Nun Study, uno studio effettuato in un convento di suore che aveva analizzato le caratteristiche del linguaggio, la corposità e la complessità dei termini delle richieste di accesso al convento effettuato dalle ragazze in giovane età e che poi, in seguito, hanno sviluppato la malattia.
Indubbiamente, quindi, esiste una correlazione tra una scarsa capacità di linguaggio e una maggiore incidenza di declino cognitivo e sviluppo dell’Alzheimer. Anche in Italia la correlazione tra l’insorgere della malattia e deficit linguistico viene studiata da tempo, e lo studio presentato da Eclinic ha utilizzato sistemi e modelli di Machine Learning grazie al prezioso contributo di IBM; un passo avanti quindi che potrebbe portare in futuro a disporre di un’arma in più per predire lo sviluppo della malattia di Alzheimer.
Redazione Terzaeta.com
