BrainTale, una tecnologia medica che decifra la materia bianca per migliorare la salute del cervello, spin-off di Assistance-Publique Hôpitaux de Paris, ha partecipato al 10° Congresso europeo di neurologia (Accademia europea di neurologia – EAN) che si è svolto a Helsinki (Finlandia) dal Dal 29 giugno al 2 luglio 2024. I dati presentati durante la comunicazione orale da Vincent Perlbarg, co-fondatore e direttore scientifico, e Martin Grange, data scientist, dimostrano il potenziale delle soluzioni BrainTale per differenziare in modo specifico la malattia di Parkinson (MP) da altre patologie che presentano caratteristiche cliniche simili come l’atrofia multisistemica (MSA) o la paralisi sopranucleare progressiva (PSP).
Colpendo circa 5 milioni di persone in tutto il mondo, la gestione della malattia di Parkinson rappresenta ancora una sfida. La diagnosi è complessa a causa della sovrapposizione dei sintomi clinici con altri disturbi neurodegenerativi. E questo mentre, secondo i dati presentati, è possibile una diagnosi differenziale non invasiva e affidabile. Infatti, fin dalla sua creazione, BrainTale ha sviluppato strumenti di misurazione e previsione non invasivi, accessibili, utilizzabili e clinicamente validati per pazienti affetti da malattie cerebrali.
La comunicazione dal titolo “Modello di diagnosi differenziale nelle sindromi parkinsoniane derivato dall’imaging del tensore di diffusione calibrato” ha evidenziato lo studio effettuato su 189 soggetti che presentavano sintomi parkinsoniani, provenienti da tre studi clinici prospettici, comprendenti 92 pazienti con PD, 45 pazienti con MSA e 42 pazienti con PSP. I dati di ciascun paziente sono stati elaborati per fornire automaticamente marcatori di diffusione. Da questi dati, un modello di classificazione dell’apprendimento supervisionato è stato testato mediante l’analisi della funzione operativa del ricevitore (ROC). Il modello ha raggiunto un’area media sotto la curva ROC di 0,87 ± 0,05, una specificità media di 0,74 ± 0,10 e una sensibilità media di 0,90 ± 0,07. Questi dati evidenziano la sensibilità dei marcatori della sostanza bianca sviluppati da BrainTale per sviluppare una classificazione efficace e solida delle sindromi di Parkinson e, più specificamente, per differenziare la PD da MSA e PSP, due sindromi di Parkinson comuni e spesso confuse.
«La facilità di accesso ai marcatori del tensore di diffusione in ambito clinico con la piattaforma BrainTale apre la strada al miglioramento delle diagnosi differenziali e all’accelerazione dello sviluppo dei trattamenti», commenta il professor Stéphane Lehéricy, neuroradiologo della Pitié-Salpêtrière e direttore del CENIR (Neuro- Centro di ricerca sull’imaging) presso il Brain Institute. “Questa tecnologia ci consentirebbe inoltre di comprendere meglio la fisiopatologia di diverse malattie e di facilitare la cura dei pazienti in modo non invasivo e affidabile. » conclude.
Fonte: BrainTale
