Epilessia infantile: l’AI scopre lesioni cerebrali invisibili all’occhio umano

MELD GRAPH aiuta ad accelerare la diagnostica dell’epilessia, mediante cui, magari, provare a cancellare le micro lesioni cerebrali.

Gli scienziati hanno sviluppato uno strumento basato sull’intelligenza artificiale, dal nome MELD Graph, che potrebbe rivoluzionare il trattamento dell’epilessia. Un innovativo strumento in grado di rilevare il 64% delle anomalie cerebrali a essa legate, che i radiologi umani non riescono purtroppo a individuare. Motivo per cui, MELD Graph ha il potenziale di migliorare significativamente la diagnosi, e il trattamento di milioni di pazienti affetti da epilessia (in tutto il mondo). Accelerando, di conseguenza, il percorso diagnostico.

L’epilessia è una condizione molto comune, con circa 1 persona su 100 (nel Regno Unito), affettane. Una delle cause più frequenti, son le anomalie cerebrali strutturali, come la displasia corticale focale (FCD): lesioni sottili e difficili da identificare, ma rappresentanti una delle principali cause di epilessia farmaco-resistente (non rispondenti ai farmaci). Una diagnosi precoce, e un trattamento chirurgico tempestivo, possono migliorare significativamente la vita dei pazienti; sebbene, le FCD vengano spesso trascurate nelle scansioni cerebrali tradizionali.

Lo studio pubblicato su “JAMA Neurology”, descrive l’uso di MELD Graph per rilevare le FCD in un ampio campione di pazienti. Con cui i ricercatori hanno analizzato i dati della risonanza magnetica di 1185 partecipanti (inclusi bambini e adulti), provenienti da 23 centri di epilessia siti nel mondo. Il set di dati, comprendeva 703 pazienti con FCD, e 482 persone sane: set stato utilizzato per addestrare l’intelligenza artificiale di MELD Graph, a riconoscere le lesioni cerebrali sottili, le quali possono sfuggire all’occhio umano.

MELD Graph è uno strumento avanzato di intelligenza artificiale, che analizza le immagini di risonanza magnetica cerebrale, per rilevare anomalie strutturali. E utilizzando algoritmi sofisticati, riesce a identificare anche le lesioni più difficili da vedere, come appunto le FCD. Un sistema che può quindi supportare i radiologi nel loro lavoro quotidiano, riducendo il rischio di errori, e aumentando la precisione nella diagnosi.

Benefici per i pazienti e il sistema sanitario

L’introduzione di MELD Graph, potrebbe ridurre significativamente i tempi di diagnosi, come anche aumentare la possibilità di trattamenti chirurgici tempestivi, diminuendo il numero di crisi nei pazienti. La chirurgia è l’unico modo per rimuovere la lesione cerebrale (unico anche, e spesso, attraverso cui controllare le crisi nei pazienti con FCD). E il ritardo nella diagnosi, comporta un aumento delle convulsioni, delle visite al pronto soccorso, e dei costi sanitari. Rendendo quindi MELD Graph, un modo ridurre il carico economico, per i sistemi sanitari.

Un esempio concreto della sua efficacia, è il caso di un ragazzo di 12 anni con crisi quotidiane, non purtroppo controllabili da ben nove farmaci diversi. In cui l’intelligenza artificiale ha individuato una lesione cerebrale sottile, sfuggita invece ai radiologi. A dimostrazione di come MELD Graph possa davvero rivelarsi essenziale, nell’identificazione precoce di queste problematiche.

Accessibilità e formazione per i professionisti sanitari

Sebbene, tuttavia, MELD Graph non sia ancora clinicamente disponibile, i ricercatori hanno reso il suo software, open source, permettendo a medici e ricercatori di tutto il mondo, di utilizzarlo. Il team realizzatore, ha dunque organizzato workshop internazionali mediante cui formare sul suo utilizzo, i professionisti sanitari. E ospedali prestigiosi come il Great Ormond Street Hospital, e la Cleveland Clinic, stanno partecipando ai corsi di formazione, aumentando l’accessibilità dello strumento, al livello planetario.

Il successo di MELD Graph è frutto di una stretta collaborazione internazionale, fra ricercatori e medici di diverse parti del mondo (fra cui Regno Unito, Italia, Cile, India e Francia). Avendo un impatto diretto proprio sulla comunità globale dell’epilessia, la cui ambizione è quella di ridurre il numero di lesioni non rilevate, e migliorare i risultati per tutti i pazienti.