Covid, spunta l'algoritmo che prevede l'evoluzione della malattia

Alcuni ricercatori hanno messo a punto un algoritmo che, utilizzando specifiche proteine nel sangue dei pazienti Covid, hanno "previsto" l'esito finale della malattia: ecco come funziona

Covid, spunta l'algoritmo che prevede l'evoluzione della malattia

Prevedere l'evoluzione della malattia da Covid-19 grazie all'intelligenza artificiale: è quello che stanno mettendo a punto, con successo, i ricercatori dell'Ospedale Universitario Charité di Berlino.

Cosa dice lo studio

I primi risultati, pubblicati sulla rivista scientifica Plos Digital Health, sono stati sorprendenti: dopo aver individuato 14 proteine specifiche della malattia nel sangue dei pazienti, un algoritmo ha "previsto" con successo quale sarebbe stato l'esito finale, favorevole in 18 su 19 sopravvissuti e diagonistando il decesso in cinque pazienti su cinque, poi deceduti. I risultati sono stati validati e confermati in un altro campione di 24 pazienti. Sebbene lo studio sia ancora nelle fasi iniziali, i ricercatori credono che questo sistema possa essere molto utile ad aiutare il medico nella diagnosi dei pazienti potenzialmente più a rischio di Covid grave.

"In questo studio abbiamo ipotizzato che il proteoma plasmatico, che riflette l'insieme completo di proteine ​​espresse da un organismo e presenti nel sangue, e che è noto per catturare in modo completo la risposta dell'ospite a Covid-19, può essere sfruttato per consentire la previsione della sopravvivenza nei pazienti più critici con Covid-19", afferma il primo ricercatore, Vadim Demichev.

"L'esito finale previsto settimane prima"

Prima di arrivare a quelle 14 proteine specifiche, la scrematura ha preso in esame ben 321 marcatori biologici esaminati in 50 malati in 300 momenti diversi dell'infezione grazie alla ripetizione di esami del sangue. Tra di loro, 15 sono deceduti dopo quattro settimane dal ricovero, gli altri sono rimasti in ospedale per un paio di mesi prima della definitiva guarigione. L'algoritmo creato dai ricercatori utilizza il principio del "machine learning", ossia apprendimento automatico, facendo in modo che la macchina "apprenda" in base ai diversi parametri inseriti dai medici. È per questo che sono stati messi diversi parametri del sangue dei ricoverati con infezioni gravi e ricombinati con i dati sullo stato della malattia e la sopravvivenza.

"Utilizzando un modello di apprendimento automatico che combina le misurazioni di più proteine, siamo stati in grado di predire con precisione la sopravvivenza in pazienti critici con Covid-19 da singoli campioni di sangue settimane prima dell'esito, superando sostanzialmente i predittori di rischio stabiliti che nel tempo sono andati in direzioni opposte per i pazienti che sopravvivono rispetto ai pazienti che non sopravvivono in terapia intensiva", afferma un altro ricercatore a Plos Digital Healt, Pinkus Tober-Lau.

"Filone in crescita costante"

"Anche se ancora preliminare, lo studio è interessante", ha commentato a Repubblica Nicola Martini, ingegnere biomedico presso la Fondazione Toscana Gabriele Monasterio non coinvolto nel lavoro. "La ricerca si inserisce in un filone molto prospero e che desta crescente attenzione, quello dell'intelligenza artificiale in medicina". L'intelligenza artificiale potrà supportare gli specialisti durante gli screening, in fase diagnostica o nelle terapie "senza però sostituirsi al medico", sottolinea Martini. Potranno essere delle "seconde opzioni" o potranno essere chiamati gli assistenti artificiali, chi lo sa. L'ultima parola, però, sarà sempre dello specialista in carne e ossa.

L'importanza, però, riguarda anche l'applicazione dell'intelligenza artificiale all'imaging biomedico come "ad esempio per risonanze magnetiche e tac. Questi nuovi strumenti potranno consentire di affinare le diagnosi e abbreviare la durata degli esami", conclude Martini. Manca ancora la validazione e l'approvazione ma, di questo passo, saranno disponibili nel giro di pochi anni.

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