(Epilessia-Immagine Credit Public Domain).
L’epilessia è una condizione neurologica in cui l’attività delle cellule nervose del cervello è disturbata e provoca convulsioni.
Un algoritmo di IA rileva le anomalie cerebrali che causano le crisi epilettiche.
Ricercatori internazionali che lavorano sotto la direzione dell’University College London hanno creato un algoritmo di intelligenza artificiale (IA) in grado di identificare sottili anomalie cerebrali che causano crisi epilettiche.
Al fine di creare l’algoritmo che rivela dove nel cervello si verificano le anomalie nei casi di displasia corticale focale (FCD) resistente ai farmaci, una delle principali cause di epilessia, il progetto Multicentre Epilepsy Lesion Detection (MELD) ha analizzato più di 1.000 immagini MRI di pazienti con epilessia provenienti da 22 centri internazionali.
Le FCD sono regioni cerebrali che si sono sviluppate in modo anomalo e spesso causano epilessia resistente ai farmaci. La chirurgia viene in genere utilizzata per trattarla, tuttavia, trovare le lesioni su una risonanza magnetica è un problema continuo per i medici poiché le scansioni MRI per FCD possono apparire normali.
Secondo i risultati, che sono stati pubblicati sulla rivista Brain, l‘algoritmo è riuscito a identificare la FCD nel 67% dei casi nella coorte (538 partecipanti).
In precedenza, 178 individui erano stati dichiarati negativi alla risonanza magnetica, il che significa che i radiologi non erano in grado di rilevare l’anomalia, tuttavia, l’algoritmo MELD è stato in grado di rilevare la FCD nel 63% di questi casi.
Ciò è particolarmente cruciale perché, se i medici possono identificare l’anomalia nella scansione del cervello, un intervento chirurgico per rimuoverla può fornire una cura.
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Il co-primo autore dello studio, Mathilde Ripart (UCL Great Ormond Street Institute of Child Health) ha dichiarato: “Abbiamo posto l’accento sulla creazione di un algoritmo di intelligenza artificiale che fosse interpretabile e potesse aiutare i medici a prendere decisioni. Mostrare ai medici come l’algoritmo MELD ha fatto le sue previsioni è stata una parte essenziale di quel processo”.
Il co-autore senior dello studio, il Dottor Konrad Wagstyl (UCL Queen Square Institute of Neurology) ha aggiunto: “Questo algoritmo potrebbe aiutare a trovare più di queste lesioni nascoste nei bambini e negli adulti con epilessia e consentire a più pazienti di essere presi in considerazione per un intervento chirurgico al cervello che potrebbero curare l’epilessia e migliorare il loro sviluppo cognitivo. Circa 440 bambini all’anno potrebbero beneficiare di un intervento chirurgico per l’epilessia in Inghilterra”.
Circa l’1% della popolazione mondiale soffre di grave epilessia, caratterizzata da frequenti convulsioni.
Nel Regno Unito sono circa 600.000 le persone colpite. Sebbene i trattamenti farmacologici siano disponibili per la maggior parte delle persone con epilessia, il 20-30% non risponde ai farmaci.
Nei bambini che hanno subito un intervento chirurgico per il trattamento dell’ epilessia, la FCD è la causa più comune e negli adulti è la terza causa più comune.
Inoltre, tra i pazienti affetti da epilessia che presentano un’anomalia nel cervello che non può essere trovata nelle scansioni MRI, la FCD è la causa più comune.
La co-prima autrice dello studio, la Dott.ssa Hannah Spitzer (Helmholtz Monaco), ha dichiarato: “Il nostro algoritmo impara automaticamente a rilevare le lesioni da migliaia di scansioni MRI di pazienti. Può rilevare in modo affidabile lesioni di diversi tipi, forme e dimensioni e persino molte di quelle lesioni che in precedenza erano sfuggite ai radiologi”.
La co-autrice senior, la Dott.ssa Sophie Adler (UCL Great Ormond Street Institute of Child Health) ha aggiunto: “Speriamo che questa tecnologia aiuterà a identificare le anomalie che causano l’epilessia che attualmente non sono rilevabili. In definitiva, potrebbe consentire a più persone con epilessia di sottoporsi a un intervento chirurgico al cervello potenzialmente curativo”.
Questo studio sul rilevamento di FCD utilizza la più ampia coorte di FCD MRI fino ad oggi, il che significa che è in grado di rilevare tutti i tipi di FCD.
Lo strumento di classificazione MELD FCD può essere eseguito su qualsiasi paziente con il sospetto di FCD di età superiore ai 3 anni e sottoposto a risonanza magnetica. Il progetto MELD è stato finanziato dal Rosetrees Trust.
Fonte:Brain
